MMSE 和ZF的BER性能与 \gamma_0^{-(L-K+1)} 成比例; 在MIMO系统中线性检测的分集增益为 L-K+1 ; 仿真图(以2 X 2,2 X 3 MIMO为例) ZF和MMSE算法的BER性能仿真图 结论: 2 X 3 MIMO系统的BER性能优于 2 X 2 MIMO系统; MMSE算法误码性能优于ZF,因为MMSE考虑了噪声的影响; 在高信噪比条件下,...
实现方式:与ZF不同,MMSE准则考虑了噪声的影响,其预编码矩阵H_MMSE的计算涉及信道矩阵的共轭转置、信道矩阵与自身共轭转置的乘积、噪声功率以及单位矩阵。 特点:通过权衡信号干扰和噪声的影响,MMSE准则通常能在低信噪比(SNR)环境下提供比ZF更好的性能。 总结: 在高SNR环境下,ZF和MMSE的性能可能相近,因为此时噪声的影...
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...
在均衡算法中,有三种常见的方法:零离子最小均方(ZF)等化、最小均方(MMSE)等化和最大似然序列估计(MLSE)。下面将逐一介绍这三种算法的原理和特点。 1.零离子最小均方(ZF)等化器: ZF等化器的主要思想是抵消信道的影响,使接收信号在通信系统的终端接近发送信号。它使用逆矩阵来消除信道引起的畸变,并恢复原始信号...
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、MMSE信道均衡的本质是什么?提问者:野人的飞翔 | 提问时间:2024-1-31 11:22 我们知道,ZF均衡的公式是X=(H'H)-1H‘ Y(注意这里 ' 表示的是共轭转置),MMSE均衡的公式是X=(H'H+sigma)-1H‘ Y。为什么MMSE均衡需要在括号内加一个信噪比,这里面有什么深刻的含义呢?
MIMO信道均衡技术，特别是线性方法中的ZF和MMSE算法，是提升衰落信道通信系统性能的关键手段。它旨在对抗多径时延带来的ISI问题，通过调整接收信号以减小码间干扰。线性均衡主要包含两种策略：ZF算法和MMSE算法。ZF（零forcing）方法通过将接收到的信号[公式]乘以加权矩阵[公式]，目标是使信道间的干扰完全消除...
通过分析，我们发现单输入单输出系统中，信道传输矩阵H的对角特性允许我们简化处理。在噪声方差为0时，即执行ZF均衡，相当于除以瑞利系数，但对QPSK的相位信息不产生影响，因为QPSK依赖于载波相位的差异来编码信息。令人惊讶的是，仿真结果显示，即使在调整SNR为负数时，ZF和MMSE的误比特率曲线依然完全重合。
MMSE 检测 这里直接上结论了:xMMSE=(HHH+σz2I)−1HHy 至于$w_{mmse}=(H^H H+\sigma^{2}_{z}I)^{-1}H^H$怎么得来的呢?其实就是解wmmse=argmin||X−wmmseY||2具体的推导过程还是参考 sharetechNote 网站上的对应部分,这里就略过不写了。
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...