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由于支持向量机的出色的学习性能，它已成为继神经网络之后新的研究热点，并在很多领域得到了成功的应用。本文提出了一种基于支持向量机多用户检测器，并采用顺序最小优化（SMO）算法构建了多用户检测器。计算机仿真的结果表明，该检测器的抗误码性能和抗远近效应性能都优于传统的多用户检测器。
基于SMO算法的多用户检测技术
【摘 要】
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由于支持向量机的出色的学习性能，它已成为继神经网络之后新的研究热点，并在很多领域得到了成功的应用。本文提出了一种基于支持向量机多用户检测器，并采用顺序最小优化（SMO）算法
【机 构】
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西北师范大学物理与电子工程学院,西北师范大学数学与信息科学学院
【出 处】
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通信技术
【发表日期】
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2007年11期
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