MMSE算法通过最小化均方误差来衡量检测性能的优劣。 假设接收信号为y,发送信号为s,信道矩阵为H,噪声为n,则MMSE算法的输出可以表示为: s_MMSE = (H^H * H + σ^2 * I)^(-1) * H^H * y 其中,σ^2是噪声的方差,I是单位矩阵。 以上是ZF、ML、MRC和MMSE四种信号检测算法的原理和数学公式。这些算法...
1)ML最大似然 对于QPSK调制,\mathtt {s}的ML估计可以表示为 对于多流的情况,假设H不再是列正交,H^*H不再是对角矩阵。因此,最小二乘不再是最优解。实际上,上式的ML检测做进一步简化,最优的ML估计需要做多个维度上进行穷举搜索。以4层,64QAM为例,则需要在64的4次幂种解空间上进行穷举搜索。 2)球形解码...
MMSE算法通过最小化均方误差来衡量检测性能的优劣。 假设接收信号为y,发送信号为s,信道矩阵为H,噪声为n,则MMSE算法的输出可以表示为: s_MMSE = (H^H * H + σ^2 * I)^(-1) * H^H * y 其中,σ^2是噪声的方差,I是单位矩阵。 以上是ZF、ML、MRC和MMSE四种信号检测算法的原理和数学公式。这些算法...
ZFMMSEML算法的特点和不同：ZFMMSEML算法是一种基于多模态融合的算法，它能够将不同传感器采集到的信息进行融合，从而获得更全面、更准确的信息。该算法具有以下特点：1. 多模态融合：该算法能够将不同传感器采集到的信息进行融合，包括但不限于视觉、听觉、触觉等传感器数据。2. 高效性：ZFMMSEML算法采...
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 ...
MMSE 算法: 则: ML 算法是把 X 的估计,约束在星座图上,在可能的取值(有限个)上找使得 与 Y 最接近的。 ZF 算法把星座图的约束去掉,则在所有可能取值(无限多)上找与 Y 最接近的,这个时候,是把噪声看成一个确定值,则这个噪声值的情况下,找一个 X 使得 HX 与 Y 最接近,因为 X 没有在星座图上的限...
空分复用则涉及到更多天线的发射与接收，此情况下出现更复杂的技术如最大似然（ML）估计、球形解码、串行干扰消除（SIC）等。这些方法针对不同调制方式如QPSK与64QAM等，优化接收性能。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...
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 基于索引调制的OFDM(OFDM-IM,OFDM with Index Modulation)技术被提出,在频率选择性衰落信道上提升了系统的分集增益,特别是在较低频谱效率场景下能够有效降低系统的误比特率。在OFDM-I
进行判决的方法,它是最简单的次优检测算法,根据采用的准则不同分为最大比合并(MRC)、迫零(ZF)和最小均方误差(MMSE)的算法。【次优检测算法是指计算复杂度远小于ML检测算法而误码率性能又不... 线性检测算法4.1最大比合并检测算法4.2迫零检测算法4.3 线性最小均方误差检测算法5.干扰抵消多用户检测 5.1 串行干扰...
Also used various Equalizer algorithm, such as the linear Zero Forcing (ZF) algorithm, the linear Minimum Mean Squared Error (MMSE) algorithm, ML Detector are introduced and compared through simulations on the basis of Bit error rate. The V-BLAST algorithm is reviewed and the error propagation ...