∂J(^h)LS∂^h=−(yHX)T+(^hHXHX)T=0∂J(h^)LS∂h^=−(yHX)T+(h^HXHX)T=0 可得到 LS 信道估计的解: ^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...
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,本文从如下两方面入手:...
传统的线性信道估计方法,如ls、lmmse算法等均假设无线信道是密集多径的,因此需要使用大量的导频信号来获取准确的信道状态信息,从而导致系统的频谱资源利用率较低。而大量的研究结果表明,在宽带无线通信中,无线信道一般具有时域稀疏性,可以由少数主要的路径近似。 近年来压缩感知理论受到了广泛的关注与研究。candès、donoho...
1.算法仿真效果 本程序系统是《m基于深度学习的OFDM信道估计和均衡算法误码率matlab仿真,对比了LS,MMSE以及LMMSE等传统的信道估计算法》的的升级。 升级前原文章链接 增加了训练样本自动产生功能,算法复杂度对比功能,算法抗频偏性能分析功能。 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 随着无线通信的快速发展,...
简介:m基于OFDM的OMP压缩感知信道估计算法误码率仿真,对比传统的LS,MMSE以及LMMSE信道估计性能 1.算法描述 正交频分复用技术(orthogonalfrequencydivisionmultiplexing,ofdm)应用在通信系统中可以有效抵抗码间干扰(inter-symbolinterference,isi)。同时,通过在符号间插入循环前缀(cyclicprefix,cp),可以进一步消除载波间干扰(int...
简介:**摘要:**升级版MATLAB仿真对比了深度学习与LS、MMSE、LMMSE的OFDM信道估计算法,新增自动样本生成、复杂度分析及抗频偏性能评估。深度学习在无线通信中,尤其在OFDM的信道估计问题上展现潜力,解决了传统方法的局限。程序涉及信道估计器设计,深度学习模型通过学习导频信息估计信道响应,适应频域变化。核心代码展示了信号...
算法上的区别我不是很清楚了,不是研究这一块,太深的也不懂。但常用的信道估计算法比如LS/ML估计,LMMSE估计都可以用,只是形式上有点变化。值得一提的是,配备了OFDM的MIMO系统,往往工作在频率选择性衰落信道中,一般称为宽带MIMO系统,在某种程度上其信道估计比平衰落信道中的窄带MIMO要容易。因为导频在空域的正交使...
Q：是否有朋友能对LS,MMSE,LMMSE,ML,MAP,LMS,AR，MSE误差等算法做⼀个⽐较清晰的介绍呢 S：谈谈我的理解，不当之处欢迎⼤家指正：这⼀系列算法都可以是基于接收数据来对⽬标数据进⾏估计，1。LS⽤于接收到的数据块长度⼀定，并且数据、噪声（⼲扰）的统计特性未知或者⾮平稳的情况，其优化...
7. 计算误码率 ber=calculate_ber(sent_bits,received_bits); 1. 根据发送的比特序列sent_bits和接收到的比特序列received_bits计算误码率ber。 以上是实现基于深度学习的OFDM信道估计和均衡算法误码率的流程以及相应的代码示例。通过这个流程,可以对比LS、MMSE和L...
LMMSE算是MMSE的特例,在这种情况下,基于接收数据的估计值是接收数据的 线性变换, 在数据统计特性已知的情况下,某些时候可以直接求解,比如维纳解; 在数据统计特性未知但是平稳的时候,可以通过递归迭代的算法求解,诸如:LMS算法。 3。ML和MAP顾名思义,前者是为了使似然概率最大后者是为了使得后验概率最大, ...