Variational Sparse Bayesian Learning for Estimation of Gaussian Mixture Distributed Wireless Channels
In this paper, variational sparse Bayesian learning is utilized to estimate the multipath parameters for wireless channels. Due to its flexibility to fit any probability density function (PDF), the Gaussian mixture model (GMM) is introduced to represent the complicated fading phenomena in various co...
Đã lưu trong:
| Những tác giả chính: | , , , |
|---|---|
| Định dạng: | Artigo |
| Ngôn ngữ: | Inglês |
| Được phát hành: |
MDPI AG
2021-09-01
|
| Loạt: | Entropy |
| Những chủ đề: | |
| Truy cập trực tuyến: | https://www.mdpi.com/1099-4300/23/10/1268 |
| Các nhãn: |
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|