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...
^hLS=(XHX)−1XHyh^LS=(XHX)−1XHy 这里求解的方法除了求导以外,还可以利用配方法和投影法,另外两种方法可以参考这位大佬的文章:LS信道估计和MMSE信道估计部分公式推导。 当发送信号矩阵XX满秩时,可化简为: ^hLS=X−1yh^LS=X−1y 3.2 估计误差 LS 估计算法忽略了噪声的影响,因为它使用的是实际观测...
下比较LS估计和MMSE估计的均方误差性能: \begin{align} \varepsilon_{\mathrm{LS}} - \varepsilon_{\mathrm{MMSE}} &= \sigma_{z}^{2}\mathrm{tr}\left\{(\mathbf{X}^{\mathrm{H}}\mathbf{X})^{-1} - \mathbf{R_{h}}\left(\mathbf{X}^{\mathrm{H}}\mathbf{X}\mathbf{R}_{\mathbf{...
结果显示，尽管LS估计器以其简洁性见长，但在信噪比较低的环境中，MMSE估计器却能展现出更为卓越的性能，其通过充分利用噪声的统计特性，有效降低了估计误差。部分代码% 计算LS信道估计器的MSELS_MSE = LS_MSE_calc(rx_signal, tx_signal, pilot_indices);% 计算MMSE信道估计器的MSEMMSE_MSE = MMSE_MSE_calc(...
1.2MMSE信道估计 1.3CS信道估计 在基于CS的信道估计中,测量矩阵由导频符号取值和导频位置决定。因此,可以根据测量矩阵的设计准则确定导频符号及其位置,从而保证获得良好的CS重建性能,获得良好的估计。针对导频符号放置问题,已有文献采取随机放置、固定均匀放置或提出以最小化观测矩阵的互相关为目标,对导频序列进行逐位置...
由上述分析可知,不论是LMMSE算法还是LRMMSE算法,都避免不了庞大的矩阵运算,所以文中采用最简单的方法对LMMSE算法进行简化。思路:减少时域内的非零成分,忽略抽样点的方差。当LS在做信道估计时,我们选择其中功率较大的信道,将出现这种情况的信道个数定为m,然后,这m个参数直接作为傅里叶变换参数的个数输入。在该时域...
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...
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...
[公式] = ||[公式] - [公式] * [公式]||^2 导数计算后，LS估计的解为：[公式] = [公式] * [公式]'对于MMSE估计，其目标是找到最小均方误差的线性估计，代价函数为：[公式] = E[||[公式] - [公式] * [公式]||^2]通过矩阵求导，MMSE的线性变换矩阵为：[公式] = [公式] * [...
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...