在多输入多输出环境下,为了能够连续预测出移动用户的信道容量并以此合理地分配用户资源,提出了一种基于动态模式分解(DMD)的信道容量预测方法及其优化方法:基于经验模态分解的选择性归一化动态模式分解(ESN-DMD)。仿真结果表明,DMD算法只适用于预测低移速低复杂度的用户信号,ESN-DMD算法可以预测不同移速的用户信道容量。
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