科学技术与工程
科學技術與工程
과학기술여공정
SCIENCE TECHNOLOGY AND ENGINEERING
2014年
2期
196-200
,共5页
最小二乘支持向量机%阵列信号%波束形成
最小二乘支持嚮量機%陣列信號%波束形成
최소이승지지향량궤%진렬신호%파속형성
least squares support vector machine%array signal%beamforming
针对标准支持向量机计算复杂度高、内存开销大、训练速度慢的缺点,为改善标准支持向量机的训练效率,快速优化阵列波束,提出了基于最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的阵列波束优化方法.LSSVM采用二次损失函数取代标准支持向量机中的不敏感损失函数,将不等式约束变为等式约束,从而将二次规划问题转化为一个线性矩阵求解问题,具有良好的快速性;与传统的标准支持向量机波束形成相比,所需计算资源更少,训练速度更快,计算效率更高,泛化能力更强.仿真实验结果表明:在保持波束形成的性能指标基本不变的情况下,LSSVM降低了计算复杂度,减少了内存开销,提高了运算速度和收敛精度,为波束形成器的优化设计提供了一种新的有效方法.
針對標準支持嚮量機計算複雜度高、內存開銷大、訓練速度慢的缺點,為改善標準支持嚮量機的訓練效率,快速優化陣列波束,提齣瞭基于最小二乘支持嚮量機(least squares support vector machine,LSSVM)的陣列波束優化方法.LSSVM採用二次損失函數取代標準支持嚮量機中的不敏感損失函數,將不等式約束變為等式約束,從而將二次規劃問題轉化為一箇線性矩陣求解問題,具有良好的快速性;與傳統的標準支持嚮量機波束形成相比,所需計算資源更少,訓練速度更快,計算效率更高,汎化能力更彊.倣真實驗結果錶明:在保持波束形成的性能指標基本不變的情況下,LSSVM降低瞭計算複雜度,減少瞭內存開銷,提高瞭運算速度和收斂精度,為波束形成器的優化設計提供瞭一種新的有效方法.
침대표준지지향량궤계산복잡도고、내존개소대、훈련속도만적결점,위개선표준지지향량궤적훈련효솔,쾌속우화진렬파속,제출료기우최소이승지지향량궤(least squares support vector machine,LSSVM)적진렬파속우화방법.LSSVM채용이차손실함수취대표준지지향량궤중적불민감손실함수,장불등식약속변위등식약속,종이장이차규화문제전화위일개선성구진구해문제,구유량호적쾌속성;여전통적표준지지향량궤파속형성상비,소수계산자원경소,훈련속도경쾌,계산효솔경고,범화능력경강.방진실험결과표명:재보지파속형성적성능지표기본불변적정황하,LSSVM강저료계산복잡도,감소료내존개소,제고료운산속도화수렴정도,위파속형성기적우화설계제공료일충신적유효방법.
