通过以上步骤,您可以在MATLAB中进行OFDM通道估计的研究。根据您的具体研究需求,可以自行设计算法或使用MATLAB提供的函数和工具箱来实现对OFDM信号的信道估计。 2 运行结果部分代码: % Phase shift keying about unit circle if mod_order == 2 || mod_order == 3 mod_ind = 2^(mod_order-1); n = 0:pi...
现在,我们来实现MMSE信道估计。 defmmse_estimate(received,channel,noise_variance):"""进行MMSE信道估计"""channel_matrix=np.diag(channel)noise_matrix=noise_variance*np.eye(len(channel))estimated_h=np.linalg.inv(channel_matrix.conj().T @ np.linalg.inv(noise_matrix)@ channel_matrix+np.eye(len(ch...
disp('估计信道,'); disp(H); 这段代码首先生成了一个长度为N的随机二进制发送信号x。然后定义了一个多径信道的频率响应h,以及噪声功率和噪声n。接下来,通过将发送信号与信道的频率响应进行卷积,并添加噪声,得到接收信号y。 然后,通过构造发送信号的Toeplitz矩阵X和接收信号向量Y,利用MMSE准则进行信道估计,得到估...
为了估计信道,特别是在具有衰落的信道中,时域响应被表示为H = {h[1],h[2],.,h[ND]},其中每个h[k]是第k个时隙处的信道频率响应。LS方法估计导频位置处的信道。如果我们将LS估计信道视为对角矩阵HLS p ∈ CNP×NP,则HLS p可以通过求解来估计: 为了找到导频位置以外的点处的信道值,我们必须应用二维插值...
基于MMSE的信道估计python代码 大规模mimo信道分析matlab,1.算法概述·MIMO信道容量 平均功率分配的MIMO信道容量:通过Matlab仿真在加性高斯白噪声情况下的SISO(1*1)、SIMO(1*6)、MISO(4*1)、MIMO(3*3)、MIMO(4*4)系统的信道容量进行分析。 ·关于空间复用&nbs
通常可以使用DFT(Discrete Fourier Transform)字典来表示信号在角域的分布情况。接下来,利用DS_OMP算法来实现稀疏表示,通过迭代的方式逐步选择最相关的字典原子,从而得到信号的稀疏表示系数。最后,利用得到的稀疏表示系数和字典,可以对信道进行准确的估计,得到多径信道的角度信息。
对于基于 DFT 的方法,信道估计的 MSE 由反射模式的分辨率和信噪比决定。更高的分辨率可以提高性能,但也会增加计算复杂度。 📣 部分代码 function [ele_MSE, var_in_theory] = on_off_LS(N, num_tx_ant, num_rx_ant, K, T, corr_coef, no_var)% %% configurations% % tx_power = 1;% N = 1000...
OFDM信道估计MATLAB代码 echo off; % 关闭回显 clear all; % 从内存中清除变量和函数 close all; % 关闭所有图形 fprintf( '\n OFDM仿真\n \n') ; % 设置显示格式 % --- % % 参数定义% % --- % IFFT_bin_length = 1024; % 发送端的IFFT变换长度, 接收端的FFT变换长度，R代表接受，T代表发送 ...
OTFS信道估计代码分析