关于MMSE(最小均方误差)信道估计在MATLAB中的实现,我们可以按照以下步骤进行。MMSE信道估计是一种基于统计最优化的方法,它利用接收到的信号和已知的导频符号来估计信道响应,使得估计误差的均方值最小。 1. 了解MMSE信道估计的基本原理 MMSE信道估计的基本原理是通过最小化估计误差的均方值来得到信道响应的最优估计。在...
LMMSE 信道估计是在 MMSE 信道估计的基础上做了一次线性平滑。因为随着输入信号和噪声的变化,MMSE 算法需要不断进行矩阵求逆运算(包含两个矩阵求逆),计算量非常大。因此可以考虑将 MMSE 式中的 XHXXHX 用其均值来替代,可以减少一个矩阵求逆的运算量。 针对上述LMMSE算法运算量大和信道估计精确度低的问题,本文从如...
简化算法是通过奇异值分解(SVD, Singular Value Decomposition)来实现的。 LMMSE信道估计是在MMSE信道估计的基础上做了一次线性平滑。因为随着输入信号和噪声的变化,MMSE算法需要不断进行矩阵求逆运算(包含两个矩阵求逆),计算量非常大。因此可以考虑将MMSE式中的XHXXHX用其均值来替代,可以减少一个矩阵求逆的运算量。
function [cs_mse_ave,ls_mse_ave,mmse_mse_ave]=MSE_com(N,L,K,h,N1)W_h=1/sqrt(N)*fft(eye(N,L)); H=W_h*h;H1=H(1:N1,:);H2=H((N1+1):N,:);%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %---training sequence---%%%%%%%%...
matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 无线图像传输在现代通信系统中扮演着至关重要的角色。为了满足高质量、高可靠性的传输需求,研究者们不断探索各种先进的编码、调制和信道估计技术。OFDM、QPSK、LDPC和MMSE信道估计就是其中的佼佼者,它们各自在无线通信领域具有广泛的应用。 2.1 OFDM基本原理 OFDM是一...
LMMSE 信道估计是在 MMSE 信道估计的基础上做了一次线性平滑。因为随着输入信号和噪声的变化,MMSE 算法需要不断进行矩阵求逆运算(包含两个矩阵求逆),计算量非常大。因此可以考虑将 MMSE 式中的 XHXXHX 用其均值来替代,可以减少一个矩阵求逆的运算量。
【信道估计】LS/MMSE信道估计,CS信道估计的MATLAB仿真 1.软件版本 MATLAB2021a 2.本算法理论知识 构造测量矩阵是压缩感知技术中关键的研究方向之一, 在实现压缩的过程中需要构建一个满足RIP法则的特殊矩阵来保证较高的重构精度.在这篇文章中,我们通过一个简单的方式利用混沌序列构造测量矩阵,并证明在大多数情况下这种...
🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 ⛄ 内容介绍 基于最小二乘(Least Squares, LS)和最小均方误差(Minimum Mean Square Error, MMSE)的导频信道估计是常用的信道估计方法之一,用于估计无线通信系统中的信道响应。下面将介绍LS和MMSE算法的基本原理和步骤。
matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 无线图像传输在现代通信系统中扮演着至关重要的角色。为了满足高质量、高可靠性的传输需求,研究者们不断探索各种先进的编码、调制和信道估计技术。OFDM、QPSK、LDPC和MMSE信道估计就是其中的佼佼者,它们各自在无线通信领域具有广泛的应用。
MMSE算法是一种改进的LS算法。它的基本思想是利用最小均方误差来估计信道的频率响应。MMSE算法的计算步骤如下: 定义均方误差为: 其中,h_est(n)为信道的估计值。 求解使均方误差最小的h_est(n): 3. SVD算法 SVD算法是一种基于奇异值分解的信道估计算法。它的基本思想是利用奇异值分解将信道矩阵分解为多个正交...