你可以通过改变信噪比(SNR)或信道模型来测试代码的正确性。例如,可以尝试在不同的SNR值下运行代码,观察MSE的变化趋势。此外,还可以比较LS信道估计与其他信道估计方法(如MMSE)的性能。 5. 优化MATLAB代码以提高性能和准确性 在实际应用中,你可能需要对代码进行优化以提高性能和准确性。例如,可以使用更高效的矩阵运算方...
⛄ 内容介绍 本文介绍了正交频分复用(OFDM)系统中常用的信道估计算 法:最小二乘(LS). ⛄ 完整代码 % in this Mfile, I want to investigate the performance of LSE algorithm in % OFDM channel estimation % initialize clear clc % parameter definition N = 256; % total number of subchannels P ...
ls_mse(m,n+1)=mean_squared_error_ls; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %---CS信道估计H,得MSE---% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %CS evaluate H s=Y; Phi=X; ...
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,可以采用多径信道模型、时频域插值等技术进行进一步优化。 ⛄ 代码 %=== % Cobayashi Laboratory , Mie...
2.1 最小二乘法(LS) 最小二乘法是一种经典的信道估计方法,在大规模MIMO系统中同样适用。假设基站有M个天线,用户设备有K个天线,且基站与每个用户设备之间存在稀疏信道模型,即每个用户只与基站的一部分天线建立连接。假设在训练阶段,基站发送一个长度为T的导频序列X,用户设备接收到的信号可以表示为: ...
部分代码: % Random channel taps g = randn(L,1)+1i*randn(L,1); g = g/norm(g); H = fft(g,nFFT); % generation of symbol X = randi([0 M-1],nFFT,1); %BPSKsymbols XD = modulate(modObj,X)/sqrt(10); % normalizing symbol power ...
LS算法是最简单的一种信道估计算法。它的基本思想是利用最小二乘法来估计信道的频率响应。LS算法的计算步骤如下: 将接收信号表示为: 其中,x(n)为发送信号,h(n)为信道的频率响应,w(n)为噪声。 定义误差信号为: 求解使误差信号平方和最小的h(n): ...
%信道估计 %ls [Sig_Lrmmse,Hs] = func_ls_estimation(fft_out,pilot_space,Pilot_seq,pilot_num); %解调 Dqpsk = func_pideMapping(Sig_Lrmmse,fftlen*Nc); %turbo解码 Dqpsk_decode = [func_turbo_decode(2*Dqpsk(1:end-(Len*Nc-length(seridata1)))-1,N,M)]'; ...