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第一章绪论
第二章机器学习方法
第三章一种快速在线训练的支持向量分类算法(FOSVC)
第四章多用户检测技术
第五章功率控制
第六章智能天线技术和波达方向(DOA)估计算法
第七章总结与展望
参考文献
致谢
攻读博士学位期间的研究成果
赵宇;
中国科学技术大学;
码分多址; 多址干扰; 多用户检测; 功率控制; 波达方向; 支持向量机; 蜂窝移动通信;
机译:数字用户线的多用户功率控制算法
机译:非线性多用户接收机的快速随机功率控制算法
机译:基于对称搜索和基于遗传算法的支持向量机的新型车辆检测算法
机译:基于支持向量机的新型盲多用户检测算法
机译:基于矩阵和张量的ESPRIT算法在二维有源宽带大规模MIMO系统中的联合角和时延估计以及基础冰盖层析成像的到达方向估计算法分析
机译:基于低复杂性的基于音乐的频率调制连续波重要雷达的到达方向检测算法
机译:基于单个多模的基于功率的波达方向估计 天线
机译:基于功率限制有源线路调节器的谐波电流抑制最优自适应估计算法
机译:基于公平性的最大需求功率控制算法的电气设备功率控制方法
机译:所需的波功率对干扰波功率比测量装置,所需的波功率对干扰波功率比测量方法以及所需的波功率对干扰波功率测量程序
机译:基于患者方向和活动的诱发反应检测算法的改进
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