基于最小均方 (LMS) 算法实现线性信道估计附matlab代码

简介: 基于最小均方 (LMS) 算法实现线性信道估计附matlab代码

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⛄ 内容介绍

在移动通信环境中,由于存在多径传播效应以及频率选择性等特征,使得信道在传输过程中出现衰落现象,从而导致信号在传输过程中出现失真现象。失真现象中最为常见的表现即为码间干扰。码间干扰是至今为止造成降低数字通信系统性能的一个最为主要的因素。在这样的信道条件下,设计实际的数字通信系统在高速传输数据时,往往不能获得足够准确的信道频率响,从而使其在应用调制和解调器时,影响最佳滤波器的设计。一部分因素是综合考虑到在每次通信时信道的路由不同,另一部分因素要综合考虑到信道的时变特点。对于这样的信道,要设计最佳固定解的调滤波器是无法正常工作的,因此,可取的办法是采取信道均衡的方式以减小信道的失真。

⛄ 部分代码

%% Channel Estimation Using Least Mean Square (LMS) algorithm in Frequency domain

% Author: SHUJAAT KHAN


% Channel estimation or system identification is a technique in which we model

% the relationship between given inputs and outputs of the unknown system.


%% Start

clc;

clear all;

close all;


%% Initializing simulation parameters

runs = 10;     % Number of Monte Carlo simulations (runs)

temp1 = 0;     % temporary estimated coefficients of channel (for each run)

temp2 = 0;     % tempporary mean squared error (for each run)

N = (2^11);    % Number of samples

Bits = 2;      % For modulation    

fft_len=64;    % Fast Fourier Transform (Frame size) or channel length

SNR = 10;      % Signal to noise ratio or noise level

eta = 1e-2;    % Learning rate for LMS


%% Defining Unknown channel

% Channel impulse response

channel_impulse_response = [0.9 0.2 0.5 -0.7];    

% Frequency response of channel

[com_freq,Freq_vector]=freqz(channel_impulse_response,1,fft_len);


%% Monte Carlos Simulation

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]王永学, 杨柳, 叶礼兵,等. 一种基于最小均方误差的无线局域网信道估计算法[J]. 深圳职业技术学院学报, 2008, 7(2):4.

[1]潘元鑫. 基于最小均方误差的信道估计改进算法[D]. 东华理工大学.

⛄ 完整代码

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