接收信号:通过信道传输后的发送信号 仿真结果表明,SVD算法的性能最好,其次是MMSE算法,最后是LS算法。SVD算法的均方误差最小,MMSE算法的均方误差次之,LS算法的均方误差最大。 5. 结论 LS、MMSE和SVD三种算法都是常用的信道估计算法。SVD算法的性能最好,其次是MMSE算法,最后是LS算法。SVD算法的均方误差最小,MMSE算法...
可以消除干扰:在多用户场景下,ZF和MMSE预编码虽然可以消除自干扰,但无法消除其他用户之间的干扰。而SVD预编码可以通过调整信道矩阵,减小用户之间的干扰,从而提高系统的总体容量。 具有更高的通信质量:通过SVD预编码,接收端可以得到更高质量的信号,因为SVD预编码可以将信道分解成较小的块,从而减小误差传播。
1. MMSE算法是一种最小均方误差准则下的估计算法,它能够通过最小化估计误差的平方来对信号进行估计。 2. 基于SVD的MMSE算法利用了SVD的降维性质,对信号进行降维处理,并利用MMSE准则对信号进行估计。 3. 该算法能够有效地提高信号处理的效率和精确度,特别适用于对高维信号进行处理。 四、基于SVD的MMSE算法的代码实现...
%MMSE [W6,M6]=MMSE(H,sigma2,P,K,Nri,S,Nt); [count_temp] = receiver(H,Nt,S,K,Tc,P,n,W6,M6,s,q); count6=count6+count_temp; capacity6=capacity6+sumrate(H,W6,M6,K,S,Nri,Nt,sigma2,P);
1.算法概述 即在非规则LDPC下,且源节点1个,中继一个,目标节点一个,天线也是1的情况对比三种中继协作协议的误码率。 做非规则LDPC码的以编码协作形式中继协议,比较以下三种情况下误码率图和中断概率图: 源节点一个(配置一根天线),中继节点4个(每个节点配置一根天线
svd,BD,ZF,SLNR,MMSE线性预编码性能对比MATLAB仿真 1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 线性预测编码(LPC)是主要用于音频信号处理与语音处理中根据线性预测模型的信息用压缩形式表示数字语音信号谱包络(en:spectral envelope)的工具。它是最有效的语音分析技术之一,也是低位速下编码方法高...
相比之下，块对角化预编码（BD）在多用户MIMO系统中通过块对角化消除用户间干扰，提高了系统容量，是对ZF预编码的优化。ZF预编码则致力于消除用户间的自干扰，但未完全考虑噪声影响。SLNR（空间相关性补偿）和MMSE（最小均方误差）是其他两种预编码策略，它们可能根据信号特性提供不同的性能优化。在MATLAB...
中继节点的波束成形算法分别使用SVD,MMSE和SVD-MMSE混合算法,将这三种算法应用到该系统中,比较它们的误码率。 3.MATLAB部分代码预览 %LDPC参数 N = 2*data_Numbers;%设置奇偶校验矩阵大小 M = N*R; max_iter = 100; %最大迭代次数 load H;%H=getH(M,N) ...
简介:svd,BD,ZF,SLNR,MMSE线性预编码性能对比MATLAB仿真 1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 线性预测编码(LPC)是主要用于音频信号处理与语音处理中根据线性预测模型的信息用压缩形式表示数字语音信号谱包络(en:spectral envelope)的工具。它是最有效的语音分析技术之一,也是低位速下编码...
线性预编码性能对比MATLAB仿真:SVD、BD、ZF、SLNR、MMSE 1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 线性预测编码(LPC)是主要用于音频信号处理与语音处理中根据线性预测模型的信息用压缩形式表示数字语音信号谱包络(en:spectral envelope)的工具。它是最有效的语音分析技术之一,也是低位速下编码...