最新LS信道估计算法

合集下载

LS信道估计算法

LS 信道估计假设OFDM 系统模型用下式表示：P P P Y X H W =+ （1）式中H 为信道响应；P X 为已知的导频发送信号；P Y 为接收到的导频信号；P W 为在导频子信道上叠加的AWGN 矢量。

LS 为最小二乘(Least —Square)信道估计， LS 算法就是对（1）式中的参数H 进行估计，使函数（2）最小。

ˆˆˆˆ()()()()H H P P P P P P P PJ Y Y Y Y Y X H Y X H =--=-- （2）其中P Y 是接收端导频子载波处的接受信号组成的向量；ˆˆP PY X H =是经过信道估计后得到的导频输出信号；ˆH是信道响应H 的估计值。

ˆˆ{()()}0ˆH P P P P Y X H Y X H H∂--⇒=∂ 由此可以得到LS 算法的信道估计值为：11,()H H P LS P P P P P P H X X X Y X Y --==可见，LS 估计只需要知道发送信号P X ，对于待定的参数H ，观测噪声P W ，以及接收信号P Y 的其它统计特征，都不需要其它的信息，因此LS 信道估计算法的最大优点是结构简单，计算量小，仅通过在各载波上进行一次除法运算即可得到导频位置子载波的信道特征。

但是，LS 估计算法由于在孤寂时忽略了噪声的影响，所以信道估计值对噪声干扰以及ICI 的影响比较敏感。

在信道噪声较大时，估计的准确性大大降低，从而影响数据子信道的参数估计。

LMMSE 算法的实现流程：首先我们得到LMMSE 算法的相关公式：211ˆˆ*((()()))P P P H LMMSE HH H H W LS H R R diag X diag X H σ--=+其中P H 为导频子载波的CFR （振幅因素衰减），P HH R 表示所有子载波与导频子载波的互协方差，P P H H R 表示导频子载波的自协方差。

ˆLMMSE H 代表信道的阶跃响应。

基于FPGA的模糊自适应LS信道估计算法的实现

ａｎｔｉ－ｎｏｉｓｅａｂｉｌｉｔｙｉＳｅｎｈａｎｃｅｄ．ＴｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄＬＳｃｈａｎｎｅｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｉＳｒｅａｌｉｚｅｄｉｎｉｅｆｌｄｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅｇａｔｅａｒｒａｙ
（ｍｕｌｔｉ－ｕｓｅｒｉｎｔｅｆｒｅｒｅｎｃｅ）和ＩＳＩ（ｉｎｔｅｒ — ｓｙｍｂｏｌｉｎｔｅｒｆｅｒ．
信道估计器的好坏决定整个ＧＯ — ＭＣ — ＣＤＭＡ系统性能的优劣，基于导频或导频序列等已知辅佐信号的信道估计算法是目前研究和应用的热点［＿３】。
ＩｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆＡｍｂｉｇｕｉｔｙＡｄａｐｔｉｖｅＬＳＣｈａｎｎｅｌＥｓｔｉｍａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＦＰＧＡ
（ＦＰＧＡ）ａｎｄｈｅｔｓｔｒｕｃｔｕｒｅｂｌｏｃｋｄｉａｇｒａｍｓａｒｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＧＯ— ＭＣ — ＣＤＭＡ；ＬＳｃｈｎｎａｅｌｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ；ａｄａｐｉｔｖｅ；ｉｆｅｌｄｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅｇａｔｅａｒｒａｙ（ＦＰＧＡ）
第２应用
ＥＬＥＣＴＲＯ— ＯＰＴＩＣＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＡＰＰＬＩＣＡＴ１０Ｎ

OFDM系统中MMSE与LS信道估计算法的比较研究

OFDM系统中MMSE与LS信道估计算法的比较研究第22卷第2期2009年4月四川理工学院学报(自然科学版)JournalofSichuanUniversityofScience&Engineering(NaturalScienceEdition)文章编号:1673-1549(2009)02-0091-03OFDM系统中MMSE与LS信道估计算法的比较研究陈明举(四川理工学院自动化与电子信息学院,四川自贡643000)摘要:文章介绍了OFDM系统中插入导频的Ls信道估计与MMSE信道估计两种算法,通过试验仿真说明了MMSE信道估计算法对系统性能的提升要优于Ls信道估计算法,但MMSE信道估计算法的计算量大于LS信道估计算法.关键词:正交频分复用技术;最小均方误差估计;最小平方法中图分类号:TN911.3文献标识码:A引言最近几年,正交频分复用技术OFDM(Orthogonal FrequencyDivisionMultiplexing)在新一代高数据率通信分为多个频谱不相交的子信道,每个子信道由不同的信境,OFDM系统中的多个载波相互正交,一个符号持续时间内包含有整数个载波周期,每个载波频点和相邻载波零点重叠,这种载波间的部分重叠提高了频带利用率,而且正交多载波的利用,使信道衰落引起的突发误码分散到不相关的子信道上,变为随机性误码,有效地前已经被IEEE802.1la和DVB等国际标准所采纳.移动无线通信环境可以表征为一个多径衰落信道,多径信道对通信的影响主要表现在两个方面:一方面由于存在多条传输路径,接收端接收到的信号表现为发送信号的叠加,这就需要采用均衡技术恢复原始信息;另一方面由于信道的时变特性,而且存在着各种人为和自然噪声以及由于多径效应带来的码间干扰,每一条路径都受到不同幅度的衰落和相移.因此,信号经过无线信发送信息流进行适当编码,再在接收端进行组合,但在了消除信道本身的影响,需要在接收端对信道进行估计,并依据估计出的信道构建逆系统对信道进行均衡. 理想的情况是通过信道估计与均衡得到等效的平坦无类…:利用导频的方法(ChannelEstimationBasedPilot) 和盲估计的方法(BlindEstimation).本文主要研究基于导频处信道估计方法的最小平方法(LS,leastsquare)和最小均方误差法(MMSE,minimummean—squareer. ror).l基于导频的信道估计基于导频的信道估计,即在发送数据流中插入导频符号,在接收端利用这些已知的导频符号进行信道估率轴方向和时间轴方向上进行插入.基于导频的信道估计算法的基本过程是:在发送端适当位置插入导频,接收端利用导频信号恢复出导频位置的信息,然后根据信道的时域和频域的相关性,有最小平方法(Ls)和最小均方误差法(MMSE).基于导频的信道估计方法系统框图如图1所示:作者简介:陈明举(1982一),男,重庆大足人,硕士,主要从事多媒体通信方面的研究. 92四川理工学院学报(自然科学版)2009年4月串,并变换导频插入瑚魏癣图1导频插入估计系统规定输入信号为X(k),插入导频为(n),经过IFrr变换后的时域输入信号为(n).信道传输函数为h(n),其频域表示为H(k).高斯噪声为W(/7,),频域表示为W(k),接收信号为Y(n),频域表示为Y(k),抽取导频为(m),其中k=0,1,…,N一1,m=0,1,…,M一1,n:0,1,…函数在各频点的估计值为17(k),在导频点的估计值为().只考虑导频在信道中传输,则有:(m)=(m)He(m)+(m)其中,(m)为离散高斯噪声频域表示在导频点的值,日.(m)是日(k)在导频点的值.令8=(m)一(m),信道估计值为17.(m),Ls估计算法希望方差ETa,最小,则:s8=min{(一XP7p.)(—XP.))(1)=0j=,.==H+1~p(2)1P由式(2)可见,基于Ls准则的信道估计算法结构简单,是,在Ls估计中并未利用信道的频域与时域的相关特性,并且估计时忽略了噪声的影响,而实际中信道估计值对噪声的影响是比较敏感的,在信道噪声较大时,估计的准确性便大大降低,从而影响数据子信道的参数估计.LS估计算法的均方误差为:MSE:trace{E[(.一H)?(17.一日)]}=trace{()}(3)式中trace()表示对矩阵求迹,根据式(2)和式(3)可知,当选取一定的导频信号,使其模1l比较大^rAP由于选取能量较大的导频信号,将会造成一定传输功率的损失,因此在实际应用中需要权衡考虑.LS算法受高斯白噪声和子载波间干扰(ICI)的影响小均方误差(MMSE)的信道估计算法,对于ICI和高斯基础上进行的.设(m)的MMSE估计为(m),MMSE算法希望El.(m)一(m)l最小,则:疗P,Ⅲ,sE(m)=RH,()…()R疗P,Ls(m)=R()(m)(()H()+((m)(m)))疗.(m)(4)H表示共扼转置,为高斯噪声方差,且有:R)=E{HP(m)HP(m)}R(),(m)=E{He(m)疗尸,(m)}RH()疗,Ls(m)=E{HP,L5(,n)疗P,(m)}(5)信道响应的MMSE估计在进行最优化问题求解时式(4)可以看出,进行MMSE信道估计要进行矩阵+(X(m)X(m))的求逆运算,由于其中的(X(m)(m))在不同的OFDM符号内不同,它的逆矩阵在每一个OFDM符号内进行更新,当OFDM 系统的子信道数目N增大时,矩阵的运算量也会变得十分巨大,计算复杂度较高.2试验仿真采用BPSK--OFDM系统,带宽为2MHz,子载波的Ls算法进行仿真试验,分别作出两种信道的估计算法的均方误差(MSE,meansquarederror),误码率(SER,sym—bolErrorRate)与信噪比(SNR,signalnoiseratio)的关系曲线如图2,图3所示:由图2,图3可知,随着信噪比的增加两种估计算法的均方误差与误码率都逐渐减小,在相同的信噪比下, MMSE算法的均方误差和误码率都小于Ls算法,MMSE 信道估计算法对系统性能的提升要优于Ls信道估计算法,在均方误差为l0～～10的时候,MMSE相对于Ls算法在信噪比上有接近3d一5BdB的性能提升.但是, MMSE方法时接收端需要知道信道的先验知识,考虑了嗓声与子载波间的影响,同时还要进行矩阵的求逆运算,因此MMSE算法的最大的缺点就是计算量太大, 实现起来对硬件的要求比较高,在实际应用中,实现难度很大.带码制基编调●●—●]第22卷第2期陈明举:OFDM系统中MMSE与LS信道估计算法的比较研究93 芒uJE∞—了一MMSE----●--D--LS:---~●_●^?-,:=:::::=::c:==::::==c:::==::::c=X:==...-.....L-......L.一.....一.L...一....】●……………1I1●1-'1-SNRin目B图2MSE与SNR的关系曲线,,—MMSE—D--LS一{\,.…,,\k,}_～...L5'e152B25疆SNRm目曩图3SER与SNR的关系曲线3结束语本文介绍了OFDM中的MMSE与LS两种信道估计算法基本原理,并进行仿真试验,从均方误差与误码率方面得出MMSE信道估计方法优于LS信道估计算法, 并分析了MMSE信道估计方法的计算计算量大于Ls信道估计算法,对将来进一步研究具有很好的参考价值.参考文献:—tiontechniquesbasedonpilotanangementinOFDM systems[J].啦Trans.OilBroadcasting.2002,48(3):223—229.[2】MoosePH.Atechniqueforo~hogonalfrequencydivi- sionmultiplexingfrequencyoffsetcorrection[J].Conaim- nications,—IEE—ETrans,1994,42(10)'.2908—2914. [3]徐庆征.OFDM系统及其若干关键技术研究[J].移动通信2004.8(8):74—76.估计[J].重庆邮电学院学报,2004,20(8):17_2O.MMsE简化算法[J】.武汉理工大学学报,27(4):120- 124.究进展[J].通信学报2oo324(11):77—80. ResearchofMMSEandLSChannelEstimationinOFDMSystemsCHENMing-ju(SchoolofAutomationandElectronicInformation,SiehuanUniversityofScience&En gineering,Zigong643000,China)mentshowsthattheMMSEchannelestimationalgorithmissuperiortotheLSchannelestimat ionalgorithminimprovementofthesystem,buttheMMSEalgorithmhasmorecomplicatedalgorithm.Keywords:OFDM;MMSE;LS∞l∞J巴3l价亡E。

信道估计

CRS用于小区内所有服务UE的物理下行数据和控制信息解调，是LTE/LTE A最普遍的参考信号。
MBSFN RS用于多播单频网的广播信号解调。
UE-specific RS 又称为DM-RS，用于UE的PDSCH解调。
由于LTE中每一个下行天线端口传输一个参考信号，小区内所有UE都要使用小区参考信号，小区专用参考信号需要覆盖整个带宽，因此，重点说小区参考信号。
，
导频处的信道估计（LS）
ˆ X 1Y Y1 , H p p p X1 Y , P XP
T
数据处的信道估计（LMMSE）
HMMSE RHH (RHH 2 ( XX H )1 )1 H p
2
为噪声方差
RHH 表示信道的自相关矩阵
2 1 ˆ ˆ H Rhp Rpp I H p
Rhp
R pp
ˆ H p
为数据子载波和导频子载波的相关系数为导频子载波处的相关系数为导频子载波处的信道响应
信道估计用MMSE算法又称为维纳滤波
维纳滤波
求解使得
J E{ Hdata Hdata }
2
为最小的滤波器系数。
data处信道的估计为：
H data (l , k )
( l ', k ')P
1 1 j 2 rms k / Ts
rms 为RMS多径时延（功率衰减到最大功率1/e
处的时间）
下行物理信道

PDSCH:

承载下行用户数据，也可用于传送系统控制消息和寻呼消息广播系统信息(cell IDs, cell status, allowed services, RACH parameters…) 应用于多播业务，只对特定的终端发送信号携带了H-ARQ Ack/Nack消息，指示eNodeB是否正确接收到PUSCH的传输。

LS信道估计算法

LS 为最小二乘(Least —Square)信道估计， LS 算法就是对（1）式中的参数H 进行估计，使函数（2）最小。

ˆˆ{()()}0ˆH P P P PY X H Y X H H∂--⇒=∂由此可以得到LS 算法的信道估计值为：11,()H H P LS P P P P P P H X X X Y X Y --==可见，LS 估计只需要知道发送信号P X ，对于待定的参数H ，观测噪声P W ，以及接收信号P Y 的其它统计特征，都不需要其它的信息，因此LS 信道估计算法的最大优点是结构简单，计算量小，仅通过在各载波上进行一次除法运算即可得到导频位置子载波的信道特征。

但是，LS 估计算法由于在孤寂时忽略了噪声的影响，所以信道估计值对噪声干扰以及ICI 的影响比较敏感。

在信道噪声较大时，估计的准确性大大降低，从而影响数据子信道的参数估计。

ˆLMMSE H 代表信道的阶跃响应。

基于OFDM循环前缀LS信道估计的构造方法

基于OFDM循环前缀LS信道估计的构造方法赵旺兴;万群;陈章鑫【摘要】提出了一种在正交频分复用系统中循环前缀频域序列(CPFS)用于最小二乘信道估计的子载波构造方法。

该构造方法基于比较CPFS 序列和梳状子载波序列的相关性,可使LS 信道估计的精度增加。

该相关性利用凸优化的方法,以子载波总体为变量及LS信道估计的最小均方误差(MSE)机制建立约束,得到优化模型并通过拉格朗日方法求得最终构造解。

仿真结果表明,该构造方法得出子载波新解能使得LS估计模型下,CPFS序列的估计精度更优。

%A restructuring method for least square (LS) channel estimation using cyclic-prefix frequency sequences (CPFS) in orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) system was proposed. The restructuring method was based on the relationship of CPFS and comb-pilots which made a higher LS channel estimation precision. Specifically, the relationship used a convex optimization model, the model was set up using total sub carriers as the variable and min-imized mean square error (MSE) as the principle to generate constraint, where further the optimized restructuring result using Lagrange method was derived. Simulations verify that under the restructured total sub carriers CPFS can enhance the LS channel estimation precision.【期刊名称】《通信学报》【年(卷),期】2013(000)003【总页数】9页(P175-182,191)【关键词】正交频分复用;信道估计;循环前缀频域序列;凸优化;拉格朗日方法;梳状子载波序列【作者】赵旺兴;万群;陈章鑫【作者单位】电子科技大学电子工程学院，四川成都 611731;电子科技大学电子工程学院，四川成都 611731;电子科技大学电子工程学院，四川成都 611731【正文语种】中文【中图分类】TN911.71 引言正交频分复用技术被认为是下一代4G或B3G无线通信系统中最关键的技术之一。

srs信道估计算法

srs信道估计算法SRS（Single Radio Voice Call Continuity，单射频语音呼叫连续性）是一个用于全网语音业务的概念，在网络演化或切换时提供无缝语音呼叫体验。

对于SRS的实现，信道估计算法起到了重要的作用。

信道估计算法用于估计无线信道的状态参数，包括信道增益、延迟和相位等，以便在无线通信系统中准确地恢复发送信号。

常见的信道估计算法包括最小二乘（Least Square，LS）算法、最大似然（Maximum Likelihood，ML）算法、线性插值算法、卡尔曼滤波（Kalman Filtering）算法等。

下面将对这些常见的信道估计算法进行详细介绍。

1.最小二乘（Least Square）算法：最小二乘算法是一种常见、简单且广泛使用的信道估计算法。

该算法通过最小化发送信号与接收信号之间的均方误差来估计信道参数。

最小二乘算法对噪声不敏感，但是在误差较大或噪声较多的情况下，估计结果可能不准确。

2.最大似然（Maximum Likelihood）算法：最大似然算法是一种基于统计学原理的信道估计算法。

该算法假设噪声是高斯分布的，并通过最大化接收信号对给定信道参数的条件概率来估计信道参数。

最大似然算法在估计精度和计算复杂度方面具有较好的平衡。

3.线性插值算法：线性插值算法是一种简单但有效的信道估计算法。

该算法通过利用已知信道状态参数之间的线性关系来估计未知信道状态参数。

线性插值算法通常用于在时域或频域上估计信道增益和延迟等参数。

4.卡尔曼滤波（Kalman Filtering）算法：卡尔曼滤波算法是一种递推算法，常用于对非线性系统进行状态估计。

在信道估计中，卡尔曼滤波算法可以通过融合历史观测值和先验信息来估计未知信道参数。

卡尔曼滤波算法具有较高的估计精度和较低的计算复杂度，但对系统模型和噪声分布的假设要求较高。

综上所述，信道估计算法在SRS中起到了关键的作用。

不同的信道估计算法有不同的特点和适用场景，选择合适的算法对于提高信道估计精度和系统性能至关重要。

基于训练的最小二乘(LS)算法的信道估计

基于训练的最小二乘（LS ）算法的信道估计一、概述与背景随着近年来无线通信系统的高速发展，基于阵列的接收机和空时分集方法逐渐成为研究热点。

现在无论是在理论分析还是在富散射环境的实地测试中，MIMO （multiple-input multiple-output）系统都能够大幅度提高无线通信系统的容量。

设一个t 发射天线、r 接收天线的MIMO 系统，其接收信号可表示为：ii i v Hp s +=（1）H 表示随机信道复矩阵，i p 表示t×1发送信号复向量，i v 表示零均值白噪声复向量。

为了估计信道矩阵H ，假设发送的训练信号为Np p ，…,1，其中t N ≥.其对应的r×N 接收信号矩阵][,1N s s S ，…=可表示为：VHP S +=（2）其中][,1N p p P ，…=表示t×N 训练矩阵，][,1N v v V ，…=表示r×N 噪声矩阵。

而MIMO 技术的要点在于得到一个精确的信道状态信息（CSI）。

而信道估计算法的任务是基于S 和P 的信息来恢复信道矩阵H 的信息.信道估计有非盲信道估计方法、盲信道估计方法和半盲信道方法。

目前使用最为广泛的MIMO 信道估计方法是非盲信道估计方法，也即使用导频信号（又称为训练序列）然后基于接收数据和训练序列的信息来实现信道估计。

盲信道估计实质上是利用信道潜在的结构特征或者是输入信号的特征达到信道估计的目的。

而半盲信道方法估计是上述两种信道估计方法的综合与平衡。

本文主要讲的是最小二乘算法的信道估计，并用matlab 对LS 算法进行仿真，仿真内容是ZF 下理想信道与LS 估计信道的性能比较和LS 估计信道的不同天线数MIMO 系统的性能比较。

二、最小二乘（LS）信道估计算法由上述可知，已知P 和接收信号的信息，则信道矩阵的恢复可以使用最小二乘（LS ）算法来进行估计，表示为：∗=SP H LSˆ（3）其中1)(−∗=H H PP P P 是表示P 的伪逆矩阵，H)(⋅表示H 变换。

基于LS算法的OFDM信道估计的研究与改进

基于LS算法的OFDM信道估计的研究与改进王炼红;刘庆娜;刘宏力;罗晶;张红俊【摘要】OFDM信道估计中，LS算法因其运算简单，得到了广泛应用。

但是在实际的系统中，由于有非理想因素的存在，使得该算法受到载波间干扰（ICI）噪声的影响；并且突发传输时，信道响应会受到外界噪声的干扰，使估计的信道响应幅值在一定范围内上下波动，并带有尖峰和毛刺。

为了解决此问题，提出了一种基于LS算法的最优化FIR滤波器（切比雪夫滤波器）信道估计算法。

切比雪夫滤波器在过渡带衰减很快，和理想滤波器的频率响应曲线之间的误差最小，因此该算法较之传统的加窗算法，能保证局部频率点的性能也是最优的，进而有效地减小均方误差（MSE）。

在高斯白信道环境下引入突发噪声，对所提方案进行了仿真，其结果验证了该方法能有效消除通带内因突发传输引起的毛峰和尖刺。

%LS algorithm has been widely used in the OFDM channel estimation because of its simple operation. In actual systems, however, the algorithm is influenced by the noise of Inter-Carrier Interference(ICI)due to the presence of non-ideal factors. Meanwhile channel response will be interfered with outside noise in the burst transmission, which makes the estimated channel response amplitude fluctuate a certain range and have spikes and glitches. In order to solve this problem, an OFDM channel estimation based on the optimization of the FIR filter(Chebyshev filter)algorithms is proposed. Chebyshev filter attenuates quickly in the transition zone, and the error between it and the ideal filer frequency response curve is the smallest. So this algorithm can guarantee the performances of the local frequency are optimal compared to the traditional filer algorithm by simulation. Theunexpected noise is introduced in the white Gaussian channel environment and a simulation of the proposed scheme is given. The simulation results show that this method can effectively eliminate the spikes and glitches in the passband caused by burst transmission.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2014(000)024【总页数】5页(P213-217)【关键词】正交频分复用(OFDM);信道估计;最小平方(LS)算法;有限长单位冲激响应(FIR)滤波器;均方误差(MSE)【作者】王炼红;刘庆娜;刘宏力;罗晶;张红俊【作者单位】湖南大学电气与信息工程学院，长沙 410082;湖南大学电气与信息工程学院，长沙 410082;湖南大学电气与信息工程学院，长沙 410082;湖南大学电气与信息工程学院，长沙 410082;湖南大学电气与信息工程学院，长沙410082【正文语种】中文【中图分类】TN925.5正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM）是一种多载波调制技术，它能够降低符号间干扰（ISI）和码间干扰（ICI）对信号的影响，而且频谱利用率高，能够有效地对抗多径时延扩展，因此OFDM成为新一代移动通信的关键技术之一[1-3]。

SC—FDE系统中基于DCT抑制噪声的LS信道估计算法

导频的方法应用到Ｓ－ＤＣＦＥ中，引起了人们的广泛关注，因为这样使得原有用于ＯＤＦＭ的信道估计方法可以很容易的移植到Ｓ－ＤＣＦＥ中，且采并用硫状导频的数据结构非常适合于陕变信道下的信道估计。
点序列，然后对扩展的序列进行２Ｎ点Ｄｒｒ获得。如图２所示，个Ｎ点 — 序列的ＤＴ和－Ｎ点序列的ＤＴ的比较，图中可以看出，个Ｎ点Ｃ —个Ｆ从一序列经过ＤＴ之后，高频处产生了显著的高频分量，Ｆ在而经过ＤＴＣ之后，序列的能量聚集在低频区。如果在Ｌ信道估计算法中采用ＤＴ值方ＳＦ插法，在插值过程中高频分量将会产生混叠误差，而降低系统的性能。而从ＤＴ过镜像扩展之后可以消除ＤＴ中的信号不连续问题，好地将信Ｃ通Ｆ更号能量聚集在低频端，而降低Ｄｒ从Ｆ插值方法中的混叠误差对信道估计的影响，且通过把高频区的能量看成噪声，高频区的能量置零，以并将可降低噪声对ｋ信道估计算法的影响，Ｓ进一步提高信道估计精度。
关键词：单载波频域均衡；离散余弦变换，道估计信１引言（ｔｄｃｏ）Ｉｒｕｔｎｎｏｉ单载波频域均衡（ — Ｄ）正交频分复用（Ｆ有相似的性能，ｓＦＥ与ｃＯＤ相似的处理复杂度，是具有较低峰均比，但对频偏和相位噪声不敏感的优点这些优点使得Ｓ－Ｄ。ＣＦＥ成为一种引起人们广泛关注的物理层传输技术，已经被ＩＥ０．ａ纳为物理层传输技术并且ＥＥ８２６采１。在单载波频域均衡系统中，信道估计和均衡算法是两个至关重要的因素。而均衡算法的系数都需要知道信道的频率响应。在Ｓ — ＤＣＦＥ系统中，传统的基于ｕ的信道估计一般都是假设在 —个数据块里的信道频ｗ率响应保持不变或者是每个数据块非常小以保持在一个数据块中的信道保持不变，此方法比较适合于慢变信道估计如果采用基于ｕ的时域ｗ

基于宽深超分辨率网络的信道估计方法

基于宽深超分辨率网络的信道估计方法
谢朋;钱蓉蓉;任文平
【期刊名称】《电讯技术》
【年(卷),期】2024(64)1
【摘要】在正交频分复用(Orthogonal Frequency Division
Multiplexing,OFDM)系统中由于快衰落导致信道特征不连续,常规的信道插值方法无法准确反应导频与整个信道之间的关联性。

针对这一问题,提出了一种基于宽深
超分辨率(Wide Deep Super-resolution,WDSR)网络的信道估计方法,把导频值通过最小二乘估计(Least Squares,LS)初步插值,再通过WDSR网络再次放大重构整
个信道的响应。

将信道估计插值上采样替换成初步插值和图像超分辨率上采样两步。

仿真结果表明,与超分辨率卷积神经网络(Super-resolution Convolutional Neural Network,SRCNN)信道估计算法相比,在不同种类的信道以及导频数下WDSR信道估计方法均方误差性能提升约4.6 dB。

【总页数】7页(P132-138)
【作者】谢朋;钱蓉蓉;任文平
【作者单位】云南大学信息学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.72
【相关文献】
1.无字典的超分辨率多径稀疏信道估计方法
2.基于信道频域模型及OFDM技术的超分辨率时延估计算法
3.基于深度可分离卷积和宽残差网络的医学影像超分辨率重建
4.基于信道注意力机制卷积神经网络的图像超分辨率
5.基于极深超分辨率卷积神经网络的单一图像超分辨率研究
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

MIMO-OFDM系统中LS时域信道估计的一种简化改进算法

对上式求导，令结果为零，并如对ｚ＝ｆ时的左［，０。ｎ］求导结果为
（）２
ａｎ］一丽一＿＿＝，五，丢专ｆ２［０｛１ｉｆｊ一’ Ｊ — 善ｉ。Ｊ）
＝
３
经化简整理后，到得
（［一∑ ∑矗ｎ］Ｉ［，） “ ｎｉ０（＝１…，ｒ００…，一）（）ｙｎ，ｘｎ］。［，［ｆｉ勺．｝］＝，Ｎ，＝，Ｌ１・ｆ４
第３卷第１１期
２１００１年１月
西安
科
技
大学学
报
Ｖ１３Ｎ．ｏ．１０１
ＪＵＲＩＯＩＡＵＩＥＳＯＦＳＩＮＥＡＤＴＣＮＯＯＧｏＮＡ．ＦＸ ’ ＮＮＶＲＩＹＣＥＣＩＮＥＨＬＹ
１ＬＳ时域信道估计基本算法ｊ
对任意接收天线来说，假定发射天线ｉ的第个ＯＤ符号周期，ｋ载波信道的频率响应表示为ＦＭ第个［ｋ＝，］
使用ＬＳ准则的代价函数为
ｈ［，．凡１］
（）１
ｃ［，；１，｝＝∑ ｌ［，＿∑ ∑矗ｎ］［，ｌ（ｎ］ｆ， …，）２ｊｙＩ］，Ｉｎ１［ｆ．．ｃ］
１
一。＾
．
１
Ｊ
…
Ｑ［］、ｎ
１ｊ
２
一
Ｑ［］＝几
Ｑ。ｎＱ［］［］ｎ
…
‘
．
Ｑ Ⅳ［］Ｑ［］Ｔｎ２ｎ

ofdm中的ls算法(LS algorithm in OFDM)

ofdm中的ls算法（LS algorithm in OFDM）基于梳状导频的ofdm信道估计% ifft_bin_length：和的点数IFFT FFTcarrier_count：子载波个数%bits_per_symbol：每符号上的比特数%% symbols_per_carrier：每桢的OFDM符号数X：欲发送的二进制比特流%清除所有；中图分类号；ifft_bin_length = 128；%和的点数IFFT FFTcarrier_count = 100；% % %子载波个数bits_per_symbol = 2；%每符号上的比特数symbols_per_carrier = 12；%每桢的OFDM符号数李= 7；%导频之间的间隔NP =细胞（carrier_count /里县）+ 1；% % 1导频数加的原因：使最后一列也是导频n_number = carrier_count * * bits_per_symbolsymbols_per_carrier；载体= 1：carrier_count +NP；GI = 8；%保护间隔长度n_snr = 25；%每比特信噪比信噪比= 5；%信噪比间隔% symbols_per_carrier *（ifft_bin_length + GI）%------------------------------------------------------------%向量初始化X =零（1，n_number）；[ [] ]；x2 [ [] ]；X3 = []；X4 = []；X5 = []；X6 = []；X7 = []；Y1 = []；Y2 = []；Y3 = []；Y4 = []；Y5 = []；Y6 = []；Y7 = []；XX =零（1，n_number）；dif_bit =零（1，n_number）；dif_bit1 =零（1，n_number）；dif_bit2 =零（1，n_number）；dif_bit3 =零（1，n_number）；randint（x = 1，n_number）；%产生二进制随即序列（非0即1）% --------------------------------------------------------%的QPSK调制：（1 1）->π／4；（0，1）- > 3×π／4；（0，0）- > 3×π／4；（1,0）-> -π/ 4；S =（X×2-1）/ sqrt（2）；S = S（1:2：n_number）；图像= S（2:2：n_number）；X1 = S + J *图像；% ---------------------------------------------------------%产生随机导频信号% --------------------------------------------------------train_sym = randint（1,2 symbols_per_carrier）；T =（train_sym。

基于分集技术的无线信道估计与跟踪

基于分集技术的无线信道估计与跟踪无线信道的估计与跟踪在无线通信系统中起着关键的作用。

它可以提供准确的信道状态信息（CSI），以便系统可以进行优化的资源分配、自适应调制和功率控制等操作。

尤其在多天线系统中，由于多径信号的复杂特性，对信道进行准确估计和跟踪是至关重要的。

基于分集技术的无线信道估计与跟踪成为了当前研究的热点之一。

一、无线信道估计无线信道估计的目标是通过收集接收信号的样本来推断出实际信道的参数。

传统的无线信道估计方法包括最小二乘法（LS）、最小均方误差（MMSE）和最大似然估计（ML）。

然而，在多天线系统中，由于多径效应和噪声干扰的存在，这些传统的方法往往无法满足准确性和可靠性的要求。

分集技术作为一种有效的无线信道估计方法，通过在接收端使用多个天线进行信号采样，能够减小多径效应和噪声干扰对信道估计的影响。

基于分集技术的无线信道估计方法包括多输入多输出（MIMO）系统和协作通信系统。

MIMO系统利用多个天线进行空间分集以提高信道容量和可靠性。

协作通信系统通过合作节点之间的信息交互，利用分集和多跳技术来提高系统性能。

二、无线信道跟踪无线信道跟踪是指在动态信道环境下对信道进行实时估计的过程。

由于无线信道具有时变性的特点，对信道跟踪的要求更高。

传统的信道跟踪方法包括卡尔曼滤波、粒子滤波和神经网络等。

然而，这些方法在复杂的多径信道环境下，往往无法满足实时性和准确性的要求。

基于分集技术的无线信道跟踪方法采用多个天线进行信号采样和估计，可以有效地抵抗多径效应和噪声干扰。

其中，时空信道编码（STBC）和空间交织技术被广泛应用于MIMO系统中。

STBC通过在发送端使用空间编码，使得接收端可以通过接收到的信号进行空间分集，提高信道估计的准确性和可靠性。

空间交织技术通过在发送端对数据进行空间随机交织，实现多路径效应的抑制和信道估计参数的稳定性。

三、基于分集技术的应用基于分集技术的无线信道估计与跟踪在实际应用中具有广泛的应用前景。

OFDM中LS和DFT信道估计算法matlab程序

piloted_ofdm_syms(:,pilot_Indx)=repmat(pilot_symbols,1,num_pilot);
%----------------IFFT变换———————————————————
time_signal=sqrt(carrier_count)*ifft(piloted_ofdm_syms);
%----------------LS符号解调------------------------------------
Rx_pilot=Rx_carriers(:,pilot_Indx);
Rx_fre_data=Rx_carriers(:,Data_Indx);
%----------------导频位置信道响应LS估计------------------------
pilot_symbols=round(rand(1,pilot_len));
for i=1:pilot_len
if pilot_symbols(1,i)==0
pi(1,i)-1;
Data_Indx(1,(1+j*pilot_Inter):(j+1)*pilot_Inter)=(2+j*(pilot_Inter+1)):((j+1)*(pilot_Inter+1));
end
Data_Indx=Data_Indx(1,1:num_symbol);
%----------------DFT估计--------------------------------------
Tx_pilot_estimate_ifft=ifft(pilot_esti);
padding_zero=zeros(1024,7);

ls信道估计导频长度

ls信道估计导频长度说到信道估计，大家可能都知道，它就像是无线通信中的“侦探”，总是在幕后默默工作，保证我们打电话、发短信、玩游戏时，信号都能顺畅。

信道估计的核心目的，就是估计无线信道的特性，让接收端能够尽可能准确地解码信号。

像是在一片嘈杂的环境中，听清楚对方说的话一样，挺不容易的。

不过，你可能会问，信道估计跟“导频长度”到底有什么关系呢？这个问题问得好，让我带你一起慢慢捋清楚。

导频长度，简单来说，就是通信中专门用来估计信道状态的信号片段。

它的作用就是给接收方提供参考，帮助接收方了解当前信号的传输情况，好像我们在迷雾中行驶，需要一些“导航点”来定位前进的方向。

说得直白一点，导频就是为了解决“看不见、摸不着”的信号问题，让接收方能根据这些“参考点”来还原出真实的信道信息。

可是，问题也来了，导频到底该有多长才合适呢？这个问题可不是那么简单哦。

我们可以想象，信道估计就像是我们和朋友之间打电话，信号不好，听不清楚怎么办？要不就重复一遍，要不就直接给个通话提示让对方换个角度。

所以，导频的长度就是要在保证信号质量的同时，不占用太多资源。

你想啊，要是导频长度太短，估计的精度就差，通信质量也可能受到影响；但是，要是导频太长，占用的资源就多，通信效率就下降。

这就像是你跟朋友聊天，如果老是用一些没用的“嗯”，“哦”来填补空白，大家不嫌烦才怪呢。

设计导频长度就像是在搭建一个精巧的平衡木。

信道越复杂，环境越复杂，信号干扰越多，导频的长度就得适当增加，才能确保估计精度足够高。

就像我们平常走路，越是路面不平，步伐就得越小心。

可是，太长的导频也并不是好事。

你看，导频一旦占用了太多带宽，用户的实际数据就会减少，效率就会打折扣，浪费的资源可不少。

这就像你约了朋友聚会，大家都想聊得开心，但要是每个人都要抢麦克风说话，那整个场面就乱了，大家反而听不清谁说了什么。

哦对了，很多时候信道估计是动态的，信道随时可能变化，所以导频长度的选择也不能一成不变。