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r_ls.rar_channel estimation_基于RLS的信道估计_信道估计算法_最小二乘原理

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简介:
本资源探讨了基于递推最小二乘(RLS)算法的信道估计技术,结合最小二乘原理优化无线通信中的信道参数估计。 文件包含RLS——最小二乘算法的原理及信道估计代码。

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  • r_ls.rar_channel estimation_RLS__
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    本资源探讨了基于递推最小二乘(RLS)算法的信道估计技术,结合最小二乘原理优化无线通信中的信道参数估计。 文件包含RLS——最小二乘算法的原理及信道估计代码。
  • OFDM两种比较
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    本文对比分析了OFDM系统中两种最小二乘算法在信道估计中的性能表现,旨在为实际应用提供理论参考。 应用于OFDM Pilot的最小二乘信道估计算法 欢迎下载。
  • 整体OFDM系统
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    本研究提出了一种利用整体最小二乘法改进正交频分复用(OFDM)系统的信道估计技术,旨在提高无线通信中数据传输的准确性和稳定性。 基于导频的最小二乘(LS)估计方法具有结构简单、容易实现的优点,但对噪声和干扰较为敏感。为了减少噪声和干扰的影响,引入了整体最小二乘法(TLS)用于信道估计,并提供了该方法的具体公式。这种方法同时考虑了信道中的噪声以及信道随时间变化的特性。理论分析与仿真结果表明,此算法能够有效消除噪声和干扰,较好地恢复传输信号。
  • OFDM_guji0.zip_
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    本资源提供了一种针对OFDM系统的信道估计算法,适用于无线通信中的数据传输优化。包含详细的代码和实验结果分析。 在无线通信领域,正交频分复用(OFDM)是一种广泛应用的技术,它将宽带信号分割成多个窄带子载波进行传输,从而有效对抗多径衰落和频率选择性衰落。本压缩包文件包含了一个名为OFDMguji0.m的MATLAB程序,该程序专注于OFDM系统的信道估计。 信道估计是OFDM系统的关键组成部分,因为无线信道中的衰落和多径传播会导致信号质量下降。在OFDM系统中,信道的影响可以看作是在各个子载波上的加性高斯白噪声(AWGN),因此准确的信道估计能提高系统的性能和效率。 信道估计算法通常分为三类:盲估计、无训练序列的估计(也称为非数据辅助,NDA)和有训练序列的估计(也称为数据辅助,DA)。本程序可能采用的是有训练序列的估计方法,在实际应用中较为常见。通过在时域插入循环前缀(CP)和特定导频符号可以实现对信道特性的估计。 OFDM系统中的信道估计通常包括以下步骤: 1. **导频设计**:在OFDM符号中插入已知的导频序列,这些用于推断信道响应。 2. **接收端预处理**:去除循环前缀以抵消多径传播引起的符号间干扰(ISI)。 3. **信道估计**:利用导频信号通过比较发送和接收到的数据计算信道频率响应。 4. **信道均衡**:基于估算的信道响应,对每个子载波进行校正消除影响。 描述中提到的差值算法可能是指一种简单的线性预测或插值方法,如最小均方误差(LMMSE)或最小二乘法。通过利用相邻导频之间的相关性来改善精度。 在OFDMguji0.m程序中,包含以下步骤: 1. 导频生成和插入 2. 接收的OFDM符号预处理包括去除CP和解映射 3. 使用差值算法进行信道估计可能涉及矩阵运算及滤波器设计 4. 应用估算结果对数据进行校正恢复原始信息。 5. 评估性能指标如误码率(BER)或符号错误率SER以验证有效性。 要深入了解这个程序的工作原理,需要直接查看和分析OFDMguji0.m的源代码。对于学习OFDM系统信道估计的人来说,这是一个很好的实践案例,通过运行和理解代码可以加深对这一技术的理解。
  • MATLABMIMO OFDM系统误差
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    本文探讨了在多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)通信系统中,利用MATLAB平台进行最小二乘法误差信道估计的研究与实现。通过理论分析和仿真验证,提出了一种有效的信道估计算法,旨在提高复杂无线环境下的数据传输可靠性和效率。 在此代码中,我们研究了MIMO OFDM系统的最小平方误差信道估计方法。用户可以获取该系统的设计参数及信道状态信息。在任意一对发送天线与接收天线之间,考虑L抽头的瑞利衰落信道模型。通过仿真得到的最小二乘法(LSE)信道均方误差值将与理论计算结果进行对比。(参考文献:Optimal Training Design for MIMO OFDM Systems in Mobile Wireless Channels)
  • LMS和RLS
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    本论文探讨了在无线通信系统中盲信道估计算法的应用,重点分析了LMS(最小均方差)及RLS(递归最小二乘法)两种算法的有效性与适用场景。通过理论推导和仿真实验,揭示了它们各自的优势与局限,并为实际应用提供了有价值的指导建议。 在不同多普勒频移下,LMS、RLS 和 NLMS 三种算法的性能比较。
  • OFDM_Kalman_estimation.rar_kalman _ofdm
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    本资源为OFDM系统中基于Kalman滤波器的信道估计算法实现,适用于无线通信研究与学习。包含代码及详细文档。 基于卡尔曼滤波的信道估计技术利用了卡尔曼滤波原理来对OFDM(正交频分复用)系统中的信道进行有效的估计与跟踪。这种方法能够提高通信系统的性能,特别是在多路径衰落环境中。通过动态调整参数以适应不断变化的无线环境,卡尔曼滤波为OFDM信号处理提供了一种强大的工具。
  • MMSE
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    本研究提出了一种基于最小均方误差(MMSE)理论的信道估计方法,旨在提高无线通信系统中的数据传输效率和可靠性。该算法通过优化信道状态信息的估计精度,有效降低了信号干扰,适用于多天线系统的复杂环境。 这篇论文讨论了信道估计问题,并介绍了LS(最小二乘)和MMSE(最小均方误差)算法。此外,还提到了LMMSE(线性最小均方误差)和SVD(奇异值分解)作为对MMSE算法的改进方法。
  • MMSE
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    本研究提出了一种基于最小均方误差(MMSE)准则的信道估计算法,旨在提高无线通信系统的性能和可靠性。通过优化参数设置,该方法在多径衰落环境中展现了卓越的有效性和稳健性。 本段落介绍了一种基于最小均方误差(MMSE)的正交频分复用(OFDM)系统信道估计改进算法的研究。首先简要介绍了LS准则及其在频率高斯独立子信道假设下的简单表示形式,即通过除法得到IS估计值。接着详细探讨了MMSE信道估计算法的基本原理和实现方法,该算法的目标是使均方误差最小化,并给出了具体的数学推导过程。 对于基于MMSE的改进方案,作者提出了一种简化矩阵运算的方法:使用期望值E{xx}代替原始变量x来减少复杂度。此外,通过假设子信道的相关性主要集中在低频部分(前G阶),进一步降低了计算量。具体实现时,可以将自相关矩阵Rm表示为对角阵的形式,即Rm=UAU,其中A是对角阵且包含特征值信息。 本段落还进行了仿真研究以评估改进算法的性能,并将其与线性插值估计方法进行比较,在高信噪比情况下两者表现相似;但在低信噪比时,所提出的MMSE改进方案显示出约2~3dB的优势。这一结果表明了该算法在实际应用中的潜在价值。 参考文献部分列出了相关的研究工作和理论基础,包括对OFDM系统中频域LE插值方法的研究、统计信号处理技术的应用以及利用奇异值分解进行信道估计的方法等。这些资料为本段落提供了重要的背景信息和技术支持。 最后介绍了两位作者的基本情况:王东是西安通信学院的讲师,并在读硕士研究生;栾英姿则是西安电子科技大学的一名副教授,博士学历,专注于宽带无线通信和多载波技术的研究工作。
  • 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。