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基于传统支持向量机的多用户检测算法运算量大、耗时久,无法满足实时性要求。该文提出了一种快速的在线支持向量机多用户检测算法。该算法利用KKT条件判别实时增加的训练序列并构造当前训练样本集,从而能够有效地减少训练样本大小,加快训练速度。仿真实验表明,该算法在不影响分类效果的情况下大大加快了训练速度,且用于分类的支持向量较少,同时性能与传统支持向量机算法相当且明显优于MMSE(RLS)多用户检测器。