MATLAB 5G Toolbox“NR Cell Search and MIB and SIB1 Recovery”的信道估计算法是采用的DFT-LS加窗的方法,也没有使用MMSE信道估计,所以DFT-LS信道估计这种算法推荐学习一下,易于理解且实用。 2、我在知网上看到博士论文《OFDM系统的信道估计和信号均衡技术的研究》中,人家是怎么推LS和MMSE信道估计的,个人感觉比...
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2.4 MMSE(最小均方误差)信道估计 MMSE信道估计用于估计发送端和接收端之间的无线信道特性。 2.5 整体流程 1.图像数据编码压缩; 2.数据流通过QPSK调制映射到OFDM子载波上; 3.发送端发射带有导频信号的OFDM符号; 4.接收端通过MMSE算法估计信道响应; 5.利用估计得到的信道信息对接收到的OFDM符号进行均衡处理; 6.对...
简化算法是通过奇异值分解(SVD, Singular Value Decomposition)来实现的。 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。
传统的信号检测方法有最小二乘(LS)法和最小均方误差(MMSE)法,LS算法虽然实现起来比较简单、计算复杂度较低,但是其忽略了噪声的影响,因此其信噪比低时性能较差。MMSE算法考虑了噪声的影响,因此其性能比LS算法有所提升,但是这种性能优势需要事先知道信道的先验信息,因而实现起来较为困难,且这2种算法在导频数量较少时...
OFDM时域信道估计的MMSE简化算法是一种基于最小均方误差(MMSE)原理来估计OFDM信道的方法。MMSE简化算法有两种处理方式:线性处理和迭代处理。线性处理是在时域把多载波系统当作一维信道来进行处理。它用滤波器来收集该维度,然后使用估计器来估计该维度的滤波器。它对对数应答器(系统)有一个精确的估计,但由于底噪比的非常...
在时频双选信道OFDM系统中,针对最小均方误差连续检测(MMSE—sD)算法求逆运算导致计算复杂度过高的问题,该文提出一种改进的低复杂度MMSE。SD算法。该算法首先对信道矩阵和检测矩阵进行扩展处理,然后建立扩展矩阵和原矩阵之间的关系,每次检测用扩展矩阵的迭代求逆代替原矩阵的直接求逆。理论分析和仿真结果表明:和原MMSE...
LMMSE和MMSE的区别是LMMSE是线性估计,只需要知道二阶统计量,MMSE是非线性估计,需要知道概率分布。在...
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线性检测中最小均方误差(MMSE)信号检测算法和迫零(ZF)信号检测算法都归属于线性检测算法类型,它们只能对在信道矩阵方面对接收信号进行相对于线性均衡性质的检测,实现虽然简单,但是检测性能不理想,对比最大似然(ML)检测算法的精确度相差很多。V-BLAST检测算法的性能和复杂度介于最大似然检测和线性检测之间,在现实中被...