1) exponential iter-ation detection algorithm
指数迭代检测算法
2) iterative detection
迭代检测算法
1.
On the Iterative Detection Algorithm for Turbo-BLAST;
然后介绍了分层空时编码的编码器结构和检测算法,及Turbo-BLAST系统的迭代检测原理,并详细阐述了几种软输入软输出迭代检测算法,主要包括最大后验概率(MAP, Maximum a Posteriori)检测算法和软输入软输出球包限检测算法(Sphere Decoding)。
4) Iterative measurement
迭代检测法
5) algebra iterative algorithm
代数迭代算法
1.
These factors are filter function, projection data, sampling space and noise level in filter backprojection, and the choice of relaxation parameter, the fashion of data access, the choice of basis function and the estimate of optimum iterative times in algebra iterative algorithm.
本文研究了CT成像的常用算法：滤波反投影算法和代数迭代算法。
6) iterative detection
迭代检测
1.
A low-complexity iterative detection algorithm for DFT-S-OFDM systems
一种低复杂度的DFT-S-OFDM系统迭代检测算法
2.
In order to solve these problems,an iterative detection(ID) method for V-BLAST codes is proposed,in which the soft information of the signals received by multiple antennas is iterated to eliminate the interference.
为解决垂直分层空时码的最优最大似然(ML)检测难以实现,而常用检测算法的性能受到错误传播影响的问题,提出了一种垂直分层空时码的迭代检测(ID)算法。
3.
This paper describes a generalized minimized cross entropy (GMCE) iterative detection algorithm suitable for single receiver antenna systems.
提出了一种适用于单天线系统的推广的最小化互熵(GMCE)迭代检测算法,通过提高各用户码率,在用户较少的情况下可使系统获得高频谱效率。
补充资料：迭代算法
迭代算法
iteration algorithm
迭代算法〔i恤腼吨函d朋;HTep叫“ouH‘~p“仪] 由点到集合的一个映射序列A*所确定的递推算法，其中A*:V一V，V是一个拓扑空间，对于某初始点““任v，可依下式计算点列。“任V， 。“+，一注*。“，儿=o，l，·…(l)称算子(1)为迭代(i把mt沁n)，而序列{。“}为迭代序列(itemti祀s叫uence). 迭代法(jtemtionn犯thod)(或迭代逼近法(me-thod of iterati记appro汕na石on”应用于求下面算子方程的解 通。”f，(2)即某泛函的极小值，求方程Au=又“的本征值和本征向量等，同时也用来证明这些问题解的存在性.如果对于一个初始近似。。，当k一的时:‘~。，则称迭代方法(l)收敛到问题的解u. 求解(2)的线性度量空间V上的算子A*一般由下式构造 注*况几=。七一H*(A。友一f)，(3)其中{H*二V~V}是由某迭代型方法所确定的算子序列.压缩映射原理(c ontraCting .n分pp吨pnn-ciPle)及真摧户，’或著向题的泛函变分极小化方法都是建立在构造形如(l)，(3)的迭代法基础之上.所使用的构造A七的各种方法有Newton法(Newton脸thod)或下降法(d留cent，n祀th(记of)的诸多变形.人们尝试选取H*使得在一定条件下。止~u的快速收敛得到保证，这些条件要求计算机存储空间确定后算子A*u六的数值实现充分简单，有尽可能低的复杂性而且数值稳定.求解线性问题的迭代法得到了很好的发展和深人的研究.该迭代法这里分为线性与非线性两大类.Ga.法(Ga璐nr目兀心)，Sd翻法(Sei-delrr℃th司)，逐次超松弛法(见松弛法(侧公爪沁n1优thod))和带有tle氏皿eB参数的迭代法属于线性方法;变分法(如最速下降法，共扼梯度法和极小偏差法(mi曲nal discrepancyn坦thod))等.见最速下降法(s吹p巴t把ceni，皿thi对of);共扼梯度法(eonju，te脚dients，此山记of)属于非线性方法.最有效的迭代法之一是使用tIe玩IIDeB参数(Che勿shevP~t-ers)，这里A是一个带有〔。，M』上谱的自相伴算子，M>m>0.这个方法提供了关于预先指定的第n步收敛性最优(对谱边界上的给定信息)估计.方法可描述为 “‘+’=“一“*十1(通。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条