均衡的三种算法：ZF、MMSE和MLSE
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二、均衡的分类
ZF 算法: Zero Forcing
MMSE 算法: Minimum Mean Square Error
MLSE 算法: Maximum Likelihood Channel Estimation
三、均衡三种算法的比较
ZF 算法:
Wi H j
0 i j 1 i j
W H H H HH
w12 w22 wM 2
w1N n1 w2 N n2 w1N nN
三、均衡三种算法的比较
MMSE 算法:
2 H arg min E s W r w
Where
W H H I nr
H H 2
1
HH
ˆ W H r W H Hs W H n s
ˆ1 w11 s 1 0 0 s1 ˆ2 1 0 1 0 s2 1 w21 s 2 2 s w 0 0 1 sM ˆM M1 w12 w22 wM 2 w1N n1 w2 N n2 w1N nN
2
0
hi
i 1
n
2
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 0
s1 s 0 2 n 2 s M hi i 1 0
四、小结
1. ZF算法比较简单，但是放大了噪声，性能最差；
2. MMSE算法考虑了噪声因素，性能比ZF算法好；
均衡的三种算法：ZF、MMSE和MLSE
发表人：侯天印 2013年11月28日
目录
一、均衡的目的 二、均衡的分类 三、均衡三种算法的比较 四、小结
一、均衡的目的
r Hs n
信道
时延色散
均衡器
图1.1 无线信道传播示意图
均衡器的目的：校正信道引入的失真，使得信道和均衡器的传输函数的乘积为常数
H
1
ˆ Wr WH s Wn s
ˆ1 1 0 0 s1 w11 s ˆ2 0 1 0 s2 w21 s s ˆM 0 0 1 sM wM 1
三、均衡三种算法的比较
N
MLSE 算法:
arg min ri Hs
s i 1
2
W HT
~ s H T r H T Hs Ds
n hi ˆ i 1 s 1 ˆ2 s 0 s ˆM 0
3. MLSE算法考虑了有效发送序列与信道冲击响应卷积后可能形成的 所有序列，从中找到与接收信号有最小距离的序列，性能优于另外
两种，但是复杂度最大。
二、均衡的分类
ZF 算法: Zero Forcing
MMSE 算法: Minimum Mean Square Error
MLSE 算法: Maximum Likelihood Channel Estimation
三、均衡三种算法的比较
ZF 算法:
Wi H j
0 i j 1 i j
W H H H HH
w12 w22 wM 2
w1N n1 w2 N n2 w1N nN
三、均衡三种算法的比较
MMSE 算法:
2 H arg min E s W r w
Where
W H H I nr
H H 2
1
HH
ˆ W H r W H Hs W H n s
ˆ1 w11 s 1 0 0 s1 ˆ2 1 0 1 0 s2 1 w21 s 2 2 s w 0 0 1 sM ˆM M1 w12 w22 wM 2 w1N n1 w2 N n2 w1N nN
2
0
hi
i 1
n
2
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 0
s1 s 0 2 n 2 s M hi i 1 0
四、小结
1. ZF算法比较简单，但是放大了噪声，性能最差；
2. MMSE算法考虑了噪声因素，性能比ZF算法好；
均衡的三种算法：ZF、MMSE和MLSE
发表人：侯天印 2013年11月28日
目录
一、均衡的目的 二、均衡的分类 三、均衡三种算法的比较 四、小结
一、均衡的目的
r Hs n
信道
时延色散
均衡器
图1.1 无线信道传播示意图
均衡器的目的：校正信道引入的失真，使得信道和均衡器的传输函数的乘积为常数
H
1
ˆ Wr WH s Wn s
ˆ1 1 0 0 s1 w11 s ˆ2 0 1 0 s2 w21 s s ˆM 0 0 1 sM wM 1
三、均衡三种算法的比较
N
MLSE 算法:
arg min ri Hs
s i 1
2
W HT
~ s H T r H T Hs Ds
n hi ˆ i 1 s 1 ˆ2 s 0 s ˆM 0
3. MLSE算法考虑了有效发送序列与信道冲击响应卷积后可能形成的 所有序列，从中找到与接收信号有最小距离的序列，性能优于另外
两种，但是复杂度最大。