基于ZF-BLE算法和MMSE实现TD-SCDMA的信道估计附matlab代码

简介: 基于ZF-BLE算法和MMSE实现TD-SCDMA的信道估计附matlab代码

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。

🍎个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

⛄ 内容介绍

联合检测技术是TD-SCDMA系统中的一项关键技术,用于减弱或消除码间干扰(ISI)和多址干扰(MAI),从而改善系统性能,提高系统容量,增大小区覆盖范围.本文对基于迫零块线性均衡(ZF-BLE)和最小均方误差块线性均衡(MMSE-BLE)的联合检测算法进行分析,给出这两种算法在picoChip上的实现方案.通过对比这两种算法在性能和资源消耗方面的优缺点,为基站接收机的实现提供参考.

⛄ 部分代码

=fopen('wuyu.txt');%open basic midamble from file; mp0=fread(fid);mp0=char(mp0);disp('mp0序列的输入为:');disp(mp0);len=length(mp0);for i=1:lenswitch mp0(i)         %hexadecimal digit Mapped to binary systemcase '0'    exchange=[-1,-1,-1,-1];case '1'    exchange=[-1,-1,-1,1];case '2'    exchange=[-1,-1,1,-1];case '3'    exchange=[-1,-1,1,1];case '4'    exchange=[-1,1,-1,-1];case '5'    exchange=[-1,1,-1,1];case '6'    exchange=[-1,1,1,-1];case '7'    exchange=[-1,1,1,1];case '8'    exchange=[1,-1,-1,-1];case '9'    exchange=[1,-1,-1,1];case 'A'    exchange=[1,-1,1,-1];case 'B'    exchange=[1,-1,1,1];case 'C'    exchange=[1,1,-1,-1];case 'D'    exchange=[1,1,-1,1];case 'E'    exchange=[1,1,1,-1];case 'F'    exchange=[1,1,1,1];end;middle(4*(i-1)+1:4*i)=exchange;%给矩阵赋值,即把二进制字符串赋给新矩阵end;for i=1:128    mp(i)=(middle(i)).*((1j).^i);%把元素变为复数end;hl=mp;%hl is an occasional variable which will be used laterdisp('请输入用户的个数k,你可以选择的值k=2,4,6,8,10,12,14');input_number=input('please enter the user number');%choose numbers of users as you likek=input_number;if(k<=8)    w=16;else    w=8;end;lm=144;kmax=16;imax=lm+(kmax-1).*w;m=floor(imax/128);%返回离imax/128最近的整数n=mod(imax,128);%求余数conver=mp;

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 歩清明.TD-LTE系统PUSCH信道估计与检测的研究与FPGA实现[D].重庆邮电大学,2013.DOI:10.7666/d.Y2398863.

[2]  Shao-Li K , Zheng-Ding Q , Shi-He L .Comparison of ZF-BLE and MMSE-BLE in TD-SCDMA system[C]//2001.DOI:10.1109/ICII.2001.983594.

[3] 王楠.TD-SCDMA系统联合检测技术及其算法实现的研究[D].西安电子科技大学,2009.DOI:CNKI:CDMD:2.2008.056241.

⛳️ 代码获取关注我

❤️部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

🍅 仿真咨询

1.卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
2.图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
3.旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划
4.无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配
5.传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位
6.信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号
7.生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化
8.微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
9.元胞自动机交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长


相关文章
|
5天前
|
机器学习/深度学习 算法
基于遗传优化的双BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真
本项目基于遗传优化的双BP神经网络实现金融序列预测,使用MATLAB2022A进行仿真。算法通过两个初始学习率不同的BP神经网络(e1, e2)协同工作,结合遗传算法优化,提高预测精度。实验展示了三个算法的误差对比结果,验证了该方法的有效性。
|
4天前
|
算法
基于梯度流的扩散映射卡尔曼滤波算法的信号预处理matlab仿真
本项目基于梯度流的扩散映射卡尔曼滤波算法(GFDMKF),用于信号预处理的MATLAB仿真。通过设置不同噪声大小,测试滤波效果。核心代码实现数据加载、含噪信号生成、扩散映射构建及DMK滤波器应用,并展示含噪与无噪信号及滤波结果的对比图。GFDMKF结合非线性流形学习与经典卡尔曼滤波,提高对非线性高维信号的滤波和跟踪性能。 **主要步骤:** 1. 加载数据并生成含噪测量值。 2. 使用扩散映射捕捉低维流形结构。 3. 应用DMK滤波器进行状态估计。 4. 绘制不同SNR下的轨迹示例。
|
2天前
|
算法 5G
基于MSWA相继加权平均的交通流量分配算法matlab仿真
本项目基于MSWA(Modified Successive Weighted Averaging)相继加权平均算法,对包含6个节点、11个路段和9个OD对的交通网络进行流量分配仿真。通过MATLAB2022A实现,核心代码展示了迭代过程及路径收敛曲线。MSWA算法在经典的SUE模型基础上改进,引入动态权重策略,提高分配结果的稳定性和收敛效率。该项目旨在预测和分析城市路网中的交通流量分布,达到用户均衡状态,确保没有出行者能通过改变路径减少个人旅行成本。仿真结果显示了27条无折返有效路径的流量分配情况。
|
2天前
|
传感器 算法
基于GA遗传优化的WSN网络最优节点部署算法matlab仿真
本项目基于遗传算法(GA)优化无线传感器网络(WSN)的节点部署,旨在通过最少的节点数量实现最大覆盖。使用MATLAB2022A进行仿真,展示了不同初始节点数量(15、25、40)下的优化结果。核心程序实现了最佳解获取、节点部署绘制及适应度变化曲线展示。遗传算法通过初始化、选择、交叉和变异步骤,逐步优化节点位置配置,最终达到最优覆盖率。
|
2天前
|
算法
基于RRT优化算法的机械臂路径规划和避障matlab仿真
本课题基于RRT优化算法实现机械臂路径规划与避障。通过MATLAB2022a进行仿真,先利用RRT算法计算避障路径,再将路径平滑处理,并转换为机械臂的关节角度序列,确保机械臂在复杂环境中无碰撞移动。系统原理包括随机生成树结构探索空间、直线扩展与障碍物检测等步骤,最终实现高效路径规划。
|
5月前
|
安全
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
本文介绍了2023年高教社杯数学建模竞赛D题的圈养湖羊空间利用率问题,包括问题分析、数学模型建立和MATLAB代码实现,旨在优化养殖场的生产计划和空间利用效率。
246 6
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
|
5月前
|
存储 算法 搜索推荐
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
本文提供了2022年华为杯数学建模竞赛B题的详细方案和MATLAB代码实现,包括方形件组批优化问题和排样优化问题,以及相关数学模型的建立和求解方法。
146 3
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
|
5月前
|
数据采集 存储 移动开发
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
本文介绍了2023年五一杯数学建模竞赛B题的解题方法,详细阐述了如何通过数学建模和MATLAB编程来分析快递需求、预测运输数量、优化运输成本,并估计固定和非固定需求,提供了完整的建模方案和代码实现。
115 0
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
|
8月前
|
数据安全/隐私保护
耐震时程曲线,matlab代码,自定义反应谱与地震波,优化源代码,地震波耐震时程曲线
地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)

热门文章

最新文章