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水下信道估计-ISUT2015:利用二维频率采样实现水下信道估计的MATLAB代码开发

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简介:
本项目针对ISUT2015会议提出了一种基于二维频率采样的水下信道估计算法,并用MATLAB实现了相关代码。 该文件包含使用文献[1]提出的二维频率采样方法进行水下信道估计的代码。 文献[1]: A. Sen Gupta、N. Ansari 和 A. Gupta,“使用二维频率采样跟踪水声通道”,IEEE OES 国际水下技术研讨会,2015年2月,印度金奈。

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  • -ISUT2015MATLAB
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    本项目针对ISUT2015会议提出了一种基于二维频率采样的水下信道估计算法,并用MATLAB实现了相关代码。 该文件包含使用文献[1]提出的二维频率采样方法进行水下信道估计的代码。 文献[1]: A. Sen Gupta、N. Ansari 和 A. Gupta,“使用二维频率采样跟踪水声通道”,IEEE OES 国际水下技术研讨会,2015年2月,印度金奈。
  • OFDM-MATLAB.zip_OFDM_MATLAB_swimroq_
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    本资源包含用于OFDM(正交频分复用)系统中的信道估计的MATLAB代码,适用于通信领域研究与学习。由swimroq提供,帮助用户理解和实现OFDM技术中的关键步骤。 关于OFDM信道估计的一种代码,希望读者能多提意见,有则改之,无则加勉。
  • 基于导MATLAB)_sunlightqa4_导
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    本项目采用MATLAB编程实现了基于导频的信道估计技术,适用于无线通信系统中对信道状态信息的准确获取与预测。 在无线通信系统中,信道估计是一个至关重要的环节,它影响着信号传输的质量以及系统的整体性能。本项目专注于“基于导频的信道估计”,并利用MATLAB进行仿真实验来研究这一主题。 1. **信道估计**:它是无线通信中的一个基本任务,旨在获取信号在传输过程中受到的各种衰落特性。由于多径效应、阴影衰落及大气损耗等影响因素的存在,导致接收端的信号质量下降,因此需要对信道进行建模和估算以提升解码准确性和系统性能。 2. **导频**:这种已知信号被专门设计用于帮助估计通信信道的状态。它们嵌入到数据流中,在接收端通过比较发送与接收到的导频之间的差异来推断出当前信道状况的变化情况。选择合适的导频不仅需要考虑其周期性,还要关注功率分配以及它和数据符号间的关系。 3. **MATLAB仿真**:作为一种强大的数值计算工具,MATLAB在通信领域的应用非常广泛。在这个项目中,我们使用MATLAB创建信道模型、模拟信号通过不同条件下的无线环境,并实施导频信道估计算法的实现过程。这包括设置参数值、生成特定序列、复制实际衰落情况并处理接收数据等步骤。 4. **导频信道估计方法**:常见的技术有最小均方误差(MMSE)、最小二乘(LS)和最大似然(ML)。每种算法都有各自的优点与局限性,选择合适的模型取决于具体的应用场景及性能目标设定。 5. **应用场景**:“基于导频的信道估计”技术被广泛应用于各种无线通信标准中,包括OFDM、MIMO以及最新的5G NR系统。准确地进行信道评估能够有效改善均衡效果、抑制多径干扰并优化发射功率控制,从而提高系统的吞吐量和降低误码率。 6. **环境因素**:在实际操作时还需考虑诸如天气条件或地形变化等因素对无线通信的影响。因此,在仿真过程中可能需要加入这些外部变量来更真实地模拟实际情况。 通过“基于导频的信道估计”项目,我们能够深入理解其重要性,并掌握如何利用MATLAB进行相关领域的研究和开发工作。这对于从事无线通信专业的工程师与科研人员来说是一项非常有价值的实践机会。
  • LSMatlab-LTEMMSE及LS with Mobility方法...
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    本项目提供了一套用于LTE系统中的信道估计MATLAB代码,采用了最小均方误差(MMSE)和基于移动性的LS方法,旨在提高通信系统的性能。 LS信道估计MATLAB代码:LTE信道估计使用MMSE和LS方法结合移动性的MATLAB代码。
  • LSMatlab-Channel_Select:选择
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    这段代码是用于进行LS(最小二乘法)信道估计的Matlab程序,特别适用于频道选择场景,能够有效提升通信系统的性能和稳定性。 该项目包括在最小二乘(LS)问题中实现通道选择的代码。最初的实现用于基于EEG的听觉注意力解码(AAD)中的通道选择,但这些函数也可应用于任何多通道信号以解决LS问题时进行相关通道的选择。 该方法采用基于组效用的策略来挑选A的最佳N个通道,从而最小化以下LS优化问题: \[ \min_w ||Aw - b||^2 \] 其中, - \( A \) 是一个\( (T \times M) \)矩阵。 - \( w \) 是一个\( (M \times 1) \)滤波器向量。 - \( b \) 表示我们希望通过上述问题的解来重构的目标信号(大小为\( T \times 1 \))。 最佳通道的选择基于组效用,其定义是从LS优化问题中移除一组特定数量m个连续列时均方误差(MSE)的变化。目前,这些要被删除的一组通道中的列数应固定,并且该组的各列必须是连续的。可以预先对矩阵A进行置换以符合上述要求而不会影响原问题。 项目提供的功能包括: - MATLAB版本:channel_sel
  • 在瑞调制解调与
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    本研究聚焦于瑞利衰落信道环境下,探讨高效调制解调技术和精准信道估计方法,旨在提升无线通信系统的性能和可靠性。 在瑞利信道中的调制解调以及信道估计是通信系统中的关键技术环节。
  • LMMSE均衡.zip_LMMSE 均衡_LMMSE _MMSE_LMMSE
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    本资料探讨了最小均方误差(MMSE)和线性最小均方误差(LMMSE)在信道估计与均衡中的应用,涵盖理论分析及仿真研究。 在已知信道响应的情况下,利用线性模型下的线性最小均方误差(MMSE)估计方法来根据观测信号yk估算发送信号xk。
  • 仿真软件__仿真_underwaterchannel__声通
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    本软件用于模拟和分析水下声波传播特性,适用于研究水声通信、海洋探测等领域中的信号传输问题。 水声信道仿真程序用于模拟水下声信道的特性。
  • Verilog
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    本项目采用Verilog硬件描述语言设计并实现了通信系统中的信道估计算法模块,旨在提高信号传输效率和质量。 信道估计是通信系统中的一个重要环节,在Verilog编程语言中实现这一功能可以有效地提高系统的性能。通过编写相应的Verilog代码,我们可以模拟并优化无线通信环境下的信号传输过程,从而改善接收端的数据解调效果。 在设计过程中,关键在于准确地获取和表示信道特性,并将其应用到后续的处理步骤当中。这通常涉及到对信道状态信息(CSI)进行估计与跟踪的技术手段。利用Verilog语言的特点以及硬件描述的优势,可以实现高效的算法并确保其实时性要求得到满足。 总之,在现代通信系统中采用基于Verilog编写的信道估计算法能够显著提升整体系统的可靠性和效率。
  • 关于瑞LS和MMSE方法
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    本文探讨了在瑞利衰落信道中使用最小均方误差(MMSE)与线性似然(LS)两种信道估计技术,分析并比较它们的性能特点。 基于瑞利信道的LS和MMSE信道估计的MATLAB代码采用了Jake模型。