常用算法如 LS 算法(最小二乘准则)、MMSE 算法(最小均方误差准则)和 LMMSE 算法等。 基于训练序列的信道估计算法适用于突发传输(短时间进行高带宽数据传输)方式的系统。通过发送已知的训练序列,在接收端进行初始的信道估计,当发送有用的信息数据时,利用初始的信道估计结果进行一个判决更新,完成实时的信道估计。基于...
第一部分中我推导了在已知传感器数据为高斯分布下,如何直接对x进行估计。但是现实中大多数情况下,我们并不知道传感器测量数据的分布情况,此时可以采用LMMSE估计器来实现估计。 在推导之前,先叙述一下最小二乘估计(LS估计)和线性最小均方差估计(LMMSE)的区别: LS: 方程:z=Hx+w;loss:argmin[(z−HX)T(z−HX...
TDDMSE_LMMSE = TDDMSE_LMMSE + ((H -TDD_HhatLMMSE)'*(H-TDD_HhatLMMSE))/nFFT; % Time domain LMMSE estimation - ignoring smoothing matrix ghatLS = ifft(HhatLS,nFFT); TDQabs_HhatLMMSE = fft(ghat,nFFT);% TDQabsMSE_LMMSE = TDQabsMSE_LMMSE + ((H -TDQabs_HhatLMMSE)'*(H-TDQabs_...
LMMSE估计比MMSE估计省掉了一个矩阵求逆过程,看到这里你也基本了解了LMMSE估计的来历,再去看更深入的改进算法就会容易很多。这里的lmmse估计公式里还包含一个矩阵求逆。以7条多径的信道估计为例,这就是要做一个7*7大小矩阵的求逆,计算量还是很大的,因此实际工程中,还是有很多其他的方法来进一步降低LMMSE的计算量 ...
lmmse信道估计代码python mimoofdm信道估计matlab,1.算法概述MIMO-OFDM系统的接收信号是多个发射天线发送信号的衰落与加性噪声的线性叠加,若采用通常SISO-OFDM系统或MIMO系统的估计算法估计信道,将会带来很大的估计误差。出于设计实现的考虑,本文主要研究理论相对比较成
最大后验概率 (MAP)估计 图11.2 不同代价函数的估计量 第三章贝叶斯估计理论LMMSE和小结 MMSE含有多重积分,MAP含有多维最大值求解问题。 联合高斯假设条件下容易得到,一般情况下难以求得 不能做出高斯假定时,选择保留MMSE准则 限定估计量线性 LMMSE估计 估计量的显式可由前两阶矩来确定 类似于 BLUE 卡尔曼滤波器...
根据本发明的一个方面,本发明提供的抗多径迭代加权的lmmse信道估计方法,其特征在于,包括以下步骤:s110,对ifft输出的信道时域冲激响应进行时域滤波,得到时域信道hp,ls;s120,根据时域信道hp,ls计算功率时延分布;s130,对功率时延分布进行相位旋转、分段和fft级联,以组成频域;s140,根据频域,组成频域自相关矩阵和互相关矩阵...
最小均方误差（MMSE）估计 条件中位数估计 最大后验概率（MAP）估计 图11.2不同代价函数的估计量 LMMSE的引入 MMSE含有多重积分，MAP含有多维最大值求解问题。联合高斯假设条件下容易得到，一般情况下难以求得不能做出高斯假定时，选择保留MMSE准则限定估计量线性 LMMSE估计 类似于BLUE 估计量的显式可由前两...
lmmse信道估计代码pythonmimoofdm信道估计matlab 1.算法概述MIMO-OFDM系统的接收信号是多个发射天线发送信号的衰落与加性噪声的线性叠加,若采用通常SISO-OFDM系统或MIMO系统的估计算法估计信道,将会带来很大的估计误差。出于设计实现的考虑,本文主要研究理论相对比较成熟的慢变环境下基于训练序列的MIMO-OFDM系统的信道估计算法...
最大后验估计等都是可以转化的。另外还有非参数状态估计的情况，常用的以采样撒点的形式估计状态变量。