OFDM系统中的LS和MMSE方法的信道估计比较,包括SNR和MSE
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
高速移动下的无线宽带通信要经历时间和频率的双选择性衰落,为了使发送的数据经过衰落的信道后在接收端被正确地接收,必须要对信道状态信息进行估计。本文根据双选信道在时延-多普勒域具有稀疏性,研究了OFDM系
MIMO-OFDM不同信道估计的对比(ComparisonofdifferentchannelestimatesforMIMO-OFDM)
隐藏系统具有估计精度差的缺陷,辅助导频具有占用带宽多的缺陷,针对这种情况提出了复合导频信道估计方法,在隐藏导频中插入极少量的辅助导频,由于UWB信道是慢变信道,所以隐藏导频可以借鉴辅助导频的信道估计,
基于OFDM的信道估计,本代码包含了多径信道仿真,OFDM的循环前缀及导频的插入,基于导频的信道估计方法仿真,并且提供了详细的报告。
使用压缩感知进行信道估计的仿真代码,压缩感知+信道估计,matlab
在工程中,为了达到高速率的数据传输和良好的外场接收性能,LTE系统通常采用最小均方误差(MMSE)信道估计方法。针对传统的MMSE算法对多径时变信道的适应能力较差,提出了一种自适应参数MMSE信道估计
MIMO-OFDM系统的简化LS信道估计研究,宋楠,张忠民,本文通过MIMO-OFDM系统信道估计的研究,提出了一种新的简化LS信道估计算法。该方法通过设定路径选取阈值的方式来动态选取信道增益集�
matlab开发-ofdms分析信道估计。OFDM系统中LSE和稀疏信道估计的误码率性能。
