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【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

2023-07-09 1048
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简介： 【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      ...      -1+1j*3      ...      3+1j*-1      ...      1+1j*-3      ...      -3+1j*-1      ...      -1+1j*-3 ];QAM8Table4 = [    ...      1+1j*1      ...      1+1j*-1      ...      -1+1j*1      ...      3+1j*-1      ...      -3+1j*1      ...      -1+1j*-3      ...      1+1j*3      ...      -1+1j*-1 ];QAM8Table3 = [    ...      3          ...      1+1j       ...      -1 + 1j  ...      3j         ...      1 + 1j*-1 ...      1j*-3      ...      -3         ...      -1 + 1j*-1];QAM8Table2 = [    ...      1          ...      0.5+1j*0.5       ...      -0.5 + 1j*0.5  ...      1j         ...      0.5 + 1j*-0.5 ...      1j*-1      ...      -1         ...      -0.5 + 1j*-0.5];QAM8Table1 = [    ...      1          ...      1+1j       ...      -1 + 1j  ...      1j         ...      1 + 1j*-1 ...      1j*-1      ...      -1         ...      -1 + 1j*-1];QAM16Table = f_EnGray(16);QAM16Table1 = [ ...      1  + 1j*1 ...      1  + 1j*3 ...      3  + 1j*1 ...      3  + 1j*3 ...      -1 + 1j*1 ...      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...      -9 + 1j*1  ...      -9 + 1j*3  ...      -11 + 1j*1 ...      -11 + 1j*3 ...      -7 + 1j*9  ...      -7 + 1j*11 ...      -5 + 1j*9  ...      -5 + 1j*11 ...      -1 + 1j*-1  ...      -3 + 1j*-1  ...      -1 + 1j*-3  ...      -3 + 1j*-3  ...      -7 + 1j*-1  ...      -5 + 1j*-1  ...      -7 + 1j*-3  ...      -5 + 1j*-3  ...      -7 + 1j*-9  ...      -5 + 1j*-9  ...      -7 + 1j*-11 ...      -5 + 1j*-11 ...      -9 + 1j*-1  ...      -11 + 1j*-1 ...      -9 + 1j*-3  ...      -11 + 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*-9  ...      -3 + 1j*-9  ...      -1 + 1j*-11 ...      -3 + 1j*-11 ...      -9 + 1j*-7  ...      -11 + 1j*-7 ...      -9 + 1j*-5  ...      -11 + 1j*-5 ...      1 + 1j*-1  ...      1 + 1j*-3  ...      3 + 1j*-1  ...      3 + 1j*-3  ...      1 + 1j*-7  ...      1 + 1j*-5  ...      3 + 1j*-7  ...      3 + 1j*-5  ...      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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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本项目基于HMM模型实现金融数据预测，包括模型训练与预测两部分。在MATLAB2022A上运行，通过计算状态转移和观测概率预测未来值，并绘制了预测值、真实值及预测误差的对比图。HMM模型适用于金融市场的时间序列分析，能够有效捕捉隐藏状态及其转换规律，为金融预测提供有力工具。
软件算法开发
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简简单单做算法
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21天前
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机器学习/深度学习 算法 信息无障碍
基于GoogleNet深度学习网络的手语识别算法matlab仿真
本项目展示了基于GoogleNet的深度学习手语识别算法，使用Matlab2022a实现。通过卷积神经网络（CNN）识别手语手势，如"How are you"、"I am fine"、"I love you"等。核心在于Inception模块，通过多尺度处理和1x1卷积减少计算量，提高效率。项目附带完整代码及操作视频。
简简单单做算法
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简简单单做算法
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24天前
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机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于深度学习网络的宝石类型识别算法matlab仿真
本项目利用GoogLeNet深度学习网络进行宝石类型识别，实验包括收集多类宝石图像数据集并按7:1:2比例划分。使用Matlab2022a实现算法，提供含中文注释的完整代码及操作视频。GoogLeNet通过其独特的Inception模块，结合数据增强、学习率调整和正则化等优化手段，有效提升了宝石识别的准确性和效率。
简简单单做算法
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软件算法开发
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8天前
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算法
基于EO平衡优化器算法的目标函数最优值求解matlab仿真
本程序基于进化优化（EO）中的平衡优化器算法，在MATLAB2022A上实现九个测试函数的最优值求解及优化收敛曲线仿真。平衡优化器通过模拟生态系统平衡机制，动态调整搜索参数，确保种群多样性与收敛性的平衡，高效搜索全局或近全局最优解。程序核心为平衡优化算法，结合粒子群优化思想，引入动态调整策略，促进快速探索与有效利用解空间。
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