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。这些算法在通信系统中
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...
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 及SIC 球形解码(简化穷举的搜索路径)、串行干扰消除(SIC,消除流间干扰)都是特定的解调方法。 3)ZF 及LMMSE ZF和MMSE也是常见的线性解调方法。 在2X2的...
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^HH + σ^2I)^(-1)H^Hy 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。这些算法在通信系统中有着广泛...
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...
综上复杂度排序大概为： ZF < MMSE < ZF-DFE < MMSE-DFE < viterbi < ML 信息损失性能的排序...
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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...
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...
MIMO检测算法ML,ZF,MMSE等。采用BPSK调制,平坦瑞利信道 (MIMO detection algorithm ML, ZF, MMSE, etc. Using BPSK modulation, flat Rayleigh channel) MIMO ML ZF MMSE 瑞利2020-05-17 上传大小:2KB 所需:50积分/C币 matlab_MIMO信号处理工具箱和通信工具箱 ...