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基于MMSE和LS的OFDM信道估计方法

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简介:
本研究探讨了在OFDM系统中采用最小均方误差(MMSE)与线性最小均方(LS)相结合的方法进行信道估计的技术,以提高通信质量。 用于OFDM中信道估计的MATLAB代码主要包括两种方法:最小均方误差(MMSE)估计和最小二乘法(LS)估计。

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  • MMSELSOFDM
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    本研究探讨了在OFDM系统中采用最小均方误差(MMSE)与线性最小均方(LS)相结合的方法进行信道估计的技术,以提高通信质量。 用于OFDM中信道估计的MATLAB代码主要包括两种方法:最小均方误差(MMSE)估计和最小二乘法(LS)估计。
  • OFDM:经典LSMMSEDFT技术
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    本论文探讨了正交频分复用(OFDM)系统中的信道估计技术,详细分析了最小二乘法(LS)、最小均方误差(MMSE)以及基于离散傅里叶变换(DFT)的方法。 OFDM信道估计包括经典的LS(最小二乘)和MMSE(最小均方误差)估计方法以及基于DFT的信道估计技术。目前,MMSE信道估计算法存在一些问题。
  • OFDMLS-MMSE导频)_MATLAB源码
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    本项目提供了一种基于导频信号的LS-MMSE算法实现,用于OFDM系统的信道估计。通过MATLAB代码实现了该算法,并进行了仿真验证。 【达摩老生出品,必属精品】资源名:基于导频的OFDM信道估计_LS-MMSE算法_MATLAB源码 资源类型:MATLAB项目全套源码 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的,如果您下载后不能运行可以联系我进行指导或者更换。此资源适合新手及有一定经验的开发人员使用。
  • 瑞利LSMMSE
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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。
  • MATLABOFDM导频LSLMMSE
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    本研究探讨了在MATLAB环境下实现的正交频分复用(OFDM)系统中的两种关键信道估计算法——最小二乘法(LS)与线性最小均方误差(LMMSE),旨在评估它们在导频辅助下的性能表现。 在使用MATLAB进行OFDM导频LS LMMSE信道估计的过程中,首先对QAM16数据进行OFDM调制,然后利用LMMSE算法对导频点进行信道估计,并通过线性插值方法进一步优化,最后完成解调操作。
  • OFDM系统中LSMMSE仿真分析
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    本研究对OFDM系统中的LS与MMSE两种信道估计方法进行了详尽的仿真对比分析,探讨了它们在不同环境下的性能表现。 OFDM系统LS与MMSE信道估计算法的仿真分析及其算法程序。
  • LSMMSEOFDM系统研究(含详尽分析)
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    本论文深入探讨了在正交频分复用(OFDM)系统中应用最小二乘法(LS)与最小均方误差(MMSE)算法进行信道估计的方法,并进行了详细的理论和实验分析。 使用LS和MMSE算法对OFDM系统进行信道估计,并进行了详细的解析。
  • LSMatlab代码-LTE:采用MMSELS with Mobility...
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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。
  • 导频LSMMSEMATLAB源码
    优质
    本项目提供了一套基于导频信号的最小均方误差(MMSE)及线性预测(LS)算法实现信道状态信息估计的MATLAB代码,适用于无线通信系统仿真与研究。 基于导频的信道估计采用LS(最小二乘)和MMSE(最小均方误差)算法,并对这两种方法进行比较,绘制了相应的误差曲线。
  • LS/MMSE深度学习DNNOFDM及其MATLAB实现
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    本文提出了一种结合局部斜率匹配最小均方误差(LS/MMSE)与深度神经网络(DNN)技术的正交频分复用(OFDM)信道估计方法,并提供了该算法在MATLAB中的实现细节。 1. 对传统信道估计算法LS(最小二乘)和MMSE(最小均方误差)在OFDM系统中的性能进行了比较。 2. 使用MATLAB构建了FC-DNN(全连接深度神经网络)的信道估计框架,参考文献为《Power of Deep Learning for Channel Estimation and Signal Detection in OFDM Systems》。 3. 所有程序代码都附带详细注释以方便理解。 4. 包含两个文件夹,每个使用不同的调制阶数:QPSK(四相移键控)和8阶调制方式。 5. 程序完全采用MATLAB语言编写。