三、MMSE信道估计[1] 对于LS信道估计的解H^LS=(XHX)−1XHY=X−1Y=H~ 使用加权系数\mathbf{W},定义MMSE信道估计为 \hat{\mathbf{H}}=\mathbf{W\tilde{H}},其中MMSE估计是LS信道估计值\mathbf{\tilde{H}}经过\mathbf{W}线性加权处理后的信道估计值。 MMSE信道估计 MMSE的信道估计\hat{\mathbf{H}...
基于导频符号的信道估计适用于连续传输的系统。通过在发送的有用数据中插入已知的导频符号,可以得到导频位置的信道估计结果;接着利用导频位置的信道估计结果,通过内插得到有用数据位置的信道估计结果,完成信道估计。 盲估计。利用调制信号本身固有的、与具体承载信息比特无关的一些特征,或是采用判决反馈的方法来进行信...
由此可得MMSE信道估计的解: \hat{\mathbf{h}}_{MMSE} = \mathbf{R}_{\mathbf{h}}\mathbf{X}^{\mathrm{H}}\left(\mathbf{X}\mathbf{R}_{\mathbf{h}}\mathbf{X}^{\mathrm{H}}+\sigma_{z}^{2}\mathbf{I}\right)^{-1}\mathbf{y}= \mathbf{R}_{\mathbf{h}}\left(\mathbf{X}^{\math...
首先明确一点,在LS估计中,我们使用Y和Y‘’来进行计算,估计出的结果是H’而并非H,若估计的结果H’使得Y’与Y误差最小,则能得到的结果应该是H’与H(带三角)的误差最小,但H(带三角)也不是真实的信道矩阵,其内还包含了一个误差项Z/X,因此对于LS信道估计而言,其结果的精度是受这个误差项影响的,而这个误差...
MMSE算法的优势：1. 较高的估计准确性：MMSE算法在估计信道时，利用了统计特性和先验信息，能够最小化...
2. MMSE算法 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...
MMSE信道估计 LMMSE信道估计 引言 信道估计主要分为非盲信道估计和盲信道估计。顾名思义,非盲信道估计需要使用基站和接收机均已知的导频序列进行信道估计,并使用不同的时频域插值技术来估计导频之间或者符号之间的子载波上的信道响应。目前主要使用的非盲信道估计包括最小二乘(LS)信道估计、最小均方误差(MMSE)信道估...
MMSE信道估计 在线性最小均方误差估计(LMMSE)中,采用的准则函数是统计均方误差,首先将待定信道估计值表示为: 其中W是待定的加权系数矩阵,这样就是要估计这些权系数,LMMSE估计的准则函数如下: 对W求偏导,并令其等于0,利用正交性原理,可得: 即 从而得到G的LMMSE为...
LS算法是一种简单直接的信道估计方法,但在噪声较大或导频序列有限的情况下,其估计精度较低。而MMSE算法考虑了信道噪声的影响,可以提供更准确的信道估计结果。 需要注意的是,LS和MMSE算法都需要已知导频序列,因此在实际应用中,需要事先设计好导频序列并在发送端进行插入。此外,为了提高信道估计的准确性,可以采用多径...
LS信道估计方法是一种简单直观的估计方法,它通过最小化实际观测值与理论预测值之间的误差平方和来估计信道参数。LS方法易于实现,计算量较小,适用于信噪比高的情况。然而,LS方法对噪声的影响较为敏感,当信道噪声较大时,估计结果可能会出现较大偏差。 相比之下,MMSE信道估计方法考虑了信道估计误差和噪声之间的关系,通过...