机译:基于累积量张量的Parafac分解的盲信道识别算法:单用户和多用户情况
I3S Laboratory, University of Nice Sophia Antipolis (UNSA), CNRS. 2000 route des Lucioles, 06903 Sophia Antipolis, France;
channel identification; parameter estimation; tensor decomposition; underdetermined linear mixtures;
机译:张量分解和预编码对多用户非线性信道的盲识别
机译:使用张量方法识别基于PARAFAC分解的三阶Volterra-Paraf模型
机译:基于PARAFAC的无线通信系统统一张量建模及其在盲多用户均衡中的应用
机译:基于累积量张量CP分解的MISO系统盲通道识别
机译:在估计高阶累积量时使用高阶累积量和自举技术识别多维和多通道模型。
机译:基于基于张量分解的无预测特征提取对大规模数据的处理细胞基因表达的药物候选鉴定
机译:基于累积量张量CP分解的MISO系统盲通道识别
机译:基于盲检测的无记忆多用户Volterra信道的sos和调制码识别。