MIMO中MRC,ZF,MMSE算法 MIMO桌接收的时候,把这三种算法比作把一个信号映射到某个平面上的问题,MRC(Maximal Ratio Combining,最大比合并)是偏心信号,ZF(Zero Foring,迫零)是偏心干扰消除(即最小化干扰,使得干扰接近0),MMSE(Minimum Mean Squared Error,最小均方误差)是将两者折中。 最大比合并(MRC)算法: 最大...
ZF和MMSE也是常见的线性解调方法。 在2X2的情况下,ZF的解调方法模型 因此,当H的行列式很小,则SNR会降低。行列式等于特征值的乘积,因此某个很小的特征值使得整个ZF的解调SNR变差。 再说LMMSE。考虑收到接收到y的条件下,s的最优线性估计问题。估计理论基础告诉我们,当y和s服从联合高斯分布,则最优的贝叶斯估计形式...
MMSE接收器的原理如下：1.多个天线同时接收来自发射端的信号。这些信号可能经过信道传播，并受到噪声和 干扰的影响。2.MMSE接收器首先估计发送信号的可能值。这个估计是通过将接收信号与信道估 计相乘得到的。3.接下来，MMSE接收器计算实际发送信号与估计信号之间的均方误差。这个误差 是一个度量信号估计的准确性的指标...
通信系统中ZF(Zero Forcing,零迫)、ML(Maximum Likelihood,最大似然)、MRC(Maximum Ratio Combining,最大比合并)和MMSE(Minimum Mean Square Error,最小均方误差)是四种常见的信号检测算法。这些算法在通信系统中用于从接收信号中恢复出原始发送信号。 3.1、ZF(零迫)算法 ...
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 通信系统中ZF(Zero Forcing,零迫)、ML(Maximum Likelihood,最大似然)、MRC(Maximum Ratio Combining,最大比合并)和MMSE(Minimum Mean
线性解调方法ZF（零空间法）与MMSE（最小均方误差）同样常见。在2X2场景下，ZF解调方法通过特定矩阵模型实现，但当矩阵特征值较小，SNR会受到影响。而MMSE方法在噪声估计与矩阵操作中通过特定技巧优化，对极端情况具备一定的“正则化”效果，但理论上并非最优解。本文旨在深入解析5G解调技术的核心原理与方法...
通信系统中ZF(Zero Forcing,零迫)、ML(Maximum Likelihood,最大似然)、MRC(Maximum Ratio Combining,最大比合并)和MMSE(Minimum Mean Square Error,最小均方误差)是四种常见的信号检测算法。这些算法在通信系统中用于从接收信号中恢复出原始发送信号。 3.1、ZF(零迫)算法 ...
【摘要】 1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 通信系统中ZF(Zero Forcing,零迫)、ML(Maximum Likelihood,最大似然)、MRC(Maximum Ratio Combining,最大比合并)和MMSE(Minimum Mean Square Error,最小均方误差)是四种常见的信号检测算法。这些算法在通... ...
4.最小均方误差合并(MMSE) 最小均方差合并可以有效的控制噪声和用户之间的干扰。它所使用的准则是使合并模块期望输出值和实际输出值之间的均方误差最小化。 2.仿真效果预览 matlab2022a仿真 3.MATLAB部分代码预览 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
MIMO中MRC,ZF,MMSE算法 MIMO桌接收的时候,把这三种算法比作把一个信号映射到某个平面上的问题,MRC(Maximal Ratio Combining,最大比合并)是偏心信号,ZF(Zero Foring,迫零)是偏心干扰消除(即最小化干扰,使得干扰接近0),MMSE(Minimum Mean Squared Error,最小均方误差)是将两者折中。 最大比合并(MRC)算法: 最大...