∂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...
MMSE准则是基于最小化E{(X'-X)^H*(X'-X)}来计算估计值X'的;而least squares是选择X'而令Y-F(X')的二乘和最小。 所以我们看到,这里考虑误差的对象是完全不一样的(且不论误差定义的不同):MMSE考虑的是estimator的误差,而LS考虑的是观测量的误差。在这样的情况下,MMSE估计必须要知道条件概率P(X|Y),...
三张图总结一切,来自学校教材,清晰明了。 贝叶斯是和经典估计的选择 经典估计方案路线 贝叶斯估计方案路线发布于 2021-02-01 19:35 内容所属专栏 通信文章集合 订阅专栏 极大似然估计 贝叶斯方法(书籍) 后验概率 赞同516 条评论 分享喜欢收藏申请转载 ...
其中SNR为接收信号的信噪比,而β则是与调制方式有关的一个常数。 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...
基于深度学习的参数估计方法DL-CE,采用LS方法获取导频位置处的CFR,再通过所设计的深度学习估计网络获取各个数据符号位置的信道响应。由于在多径环境下,信道呈现频域选择性衰落,传统的线性插值方法无法跟踪信道的变化。基于深度学习的信道估计方法,同时估计信道响应与信道的频域相关系数,可以实时追踪信道的频域变化。
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...
ofdm信道估计仿真(ls算法,mmse算法,还有一种改进的mmse算法lmmse,可以直接在马特拉并上运行)(OFDM channel estimation simulation (ls algorithm, mmse algorithm, as well as an improved MMSE algorithm lmmse, can be directly in the Matra and run)) ...
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...
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...
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...