【信道估计】基于LS和MMSE算法导频信道估计(误差率对比)附Matlab代码

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⛄ 内容介绍

基于最小二乘(Least Squares, LS)和最小均方误差(Minimum Mean Square Error, MMSE)的导频信道估计是常用的信道估计方法之一,用于估计无线通信系统中的信道响应。下面将介绍LS和MMSE算法的基本原理和步骤。

  1. 最小二乘(LS)算法: a. 发送导频序列:在发送端,周期性地插入已知导频序列到待传输的数据序列中。 b. 接收导频序列:接收端接收到包含导频序列的信号,并进行采样和解调。 c. 估计信道响应:使用接收到的导频序列和已知导频序列进行相关运算,得到信道响应的估计值。 d. 插值和外推:对于非导频位置,可以通过插值或外推方法获得信道响应的估计值。
  2. 最小均方误差(MMSE)算法: a. 发送导频序列:同样在发送端周期性地插入已知导频序列到待传输的数据序列中。 b. 接收导频序列:接收端接收到包含导频序列的信号,并进行采样和解调。 c. 估计协方差矩阵:使用接收到的导频序列计算信道响应的协方差矩阵。 d. 计算MMSE估计:通过计算信道响应的协方差矩阵的逆矩阵与接收导频序列的乘积,得到信道响应的MMSE估计值。

LS算法是一种简单直接的信道估计方法,但在噪声较大或导频序列有限的情况下,其估计精度较低。而MMSE算法考虑了信道噪声的影响,可以提供更准确的信道估计结果。

需要注意的是,LS和MMSE算法都需要已知导频序列,因此在实际应用中,需要事先设计好导频序列并在发送端进行插入。此外,为了提高信道估计的准确性,可以采用多径信道模型、时频域插值等技术进行进一步优化。

⛄ 代码

%====================================================%  Cobayashi Laboratory , Mie University, Japan%%                   Last Modified by  tao,2001/05/17 %====================================================function out = f_GetPoints(M)BPSKTable = f_EnGray(2);BPSKTable1 = [1+0i -1+0i];QPSKTable = f_EnGray(4);QPSKTable1 = [1 -1i 1i -1];QAM8Table7 = f_EnGray(8);QAM8Table = [    ...      -1 + 1j*-1    ...      -3 + 1j*0     ...      -1 + 1j*1     ...       0 + 1j*3     ...       1 + 1j*-1    ...       0 + 1j*-3    ...       1 + 1j*1     ...       3 + 1j*0  ]* sqrt(4/11);QAM8Table0 = [    ...      3  + 1j   ...      1  + 1j    ...      -3 + 1j   ...      -1 + 1j   ...      3  + 1j*-1 ...      1  + 1j*-1 ...      -3 + 1j*-1   ...      -1 + 1j*-1];QAM8Table6 = [    ...      2          ...      2+2j       ...      -2+2j  ...      2j         ...      2+1j*-2 ...      1j*-2      ...      -2         ...      -2 + 1j*-2];QAM8Table5 = [    ...      3+1j*1      ...      1+1j*3      ...      -3+1j*1 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   3  + 1j*-1 ...      3  + 1j*-3 ...      7  + 1j*-1 ...      5  + 1j*-1 ...      7  + 1j*-3 ...      5  + 1j*-3 ...      1  + 1j*-7 ...      3  + 1j*-7 ...      1  + 1j*-5 ...      3  + 1j*-5 ...      7  + 1j*-7 ...      5  + 1j*-7 ...      7  + 1j*-5 ...      5  + 1j*-5 ...      -1+ 1j*1 ...      -1+ 1j*3 ...      -3+ 1j*1 ...      -3+ 1j*3 ...      -7+ 1j*1 ...      -5+ 1j*1 ...      -7+ 1j*3 ...      -5+ 1j*3 ...      -1+ 1j*7 ...      -3+ 1j*7 ...      -1+ 1j*5 ...      -3+ 1j*5 ...      -7+ 1j*7 ...      -5+ 1j*7 ...      -7+ 1j*5 ...      -5+ 1j*5 ...      -1+ 1j*-1 ...      -1+ 1j*-3 ...      -3+ 1j*-1 ...      -3+ 1j*-3 ...      -7+ 1j*-1 ...      -5+ 1j*-1 ...      -7+ 1j*-3 ...      -5+ 1j*-3 ...      -1+ 1j*-7 ...      -3+ 1j*-7 ...      -1+ 1j*-5 ...      -3+ 1j*-5 ...      -7+ 1j*-7 ...      -5+ 1j*-7 ...      -7+ 1j*-5 ...      -5+ 1j*-5];QAM128Table1 = f_EnGray(128);QAM128Table = [ ...      1 + 1j*1  ...      3 + 1j*1  ...      1 + 1j*3  ...      3 + 1j*3  ...      7 + 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⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 朱竞.基于导频的MB-LSF算法的OFDM系统信道估计研究[D].华东理工大学,2014.

[2] 王宏宇.快时变信道下OFDM系统频率同步与信道估计技术研究[D].西南交通大学,2014.

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