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  • 信道状态估计
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    2021-09-18 21:27:35

    1、信道状态信息(channel state information, CSI)
    信道状态信息是无线通信中一种描述信道的数据。无线通信中,信道状态信息表示通信链路的传播特性,它描述信道中散射,衰落,功率衰减等多种效应的联合影响。获取信道状态信息的方式成为信道估计
    信道状态信息根据它应用位置不同,分为两部分:发射机侧的信道状态信息,接收机侧的信道状态信息。
    通常,发射机侧的信道状态信息比接收机更为重要,因为可以采用功率分配,波束赋形,天线选择等方法提前补偿这些衰减从而完成数据告诉可靠的传输。
    2、MIMO中的信道状态信息
    目前的研究主要关心MIMO领域的CSI情况。如果MIMO系统要按照预想设计好的方式提供分集或者复用增益,多天线提供的数据流需要相互独立

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    信道估计(四):LSTM能征服信道预测吗?

    零.概述

    之前,我们调研了卡尔曼滤波器和所谓的MLP去进行信道预测,然而已经证明,线性滤波器对于信道预测的能力只能局限在十分之几的波长,这是远远不够的

    因此,作为非线性拟合这两年的扛把子深度学习肯定要来掺和两脚,而LSTM,就是专门用于时间序列预测的,因此理论上很适合。

    一. LSTM的基本结构

    image-20220523121416524

    https://www.bilibili.com/video/BV1qM4y1M7Nv?p=2

    LSTM的基础知识可以在这个视频学习,LSTM的效果是能够选择性的记忆之前学习的内容,对于信道预测来说,这是合理的,这相当于可以选择所使用的拟合的阶数,在信道预测中是需要的。

    在信道预测中,一个经典的模型是用前k个时刻的信道,预测下w时刻的信道,做一个sequence-sequence的模型

    这也是一个经典的encoder-decoder的结构,encoder用来提取特征,decoder用于生成预测

    image-20220523132939566

    或者更暴力一些,直接LSTM往里套就行了

    image-20220523133038343

    LSTM里还有一个常常被提起的概念

    离线和在线学习

    说的很好,先学习,然后投入使用,使用时同时采集数据,然后不断更新,然而我看了两篇文章,连这一块的实验都没有,鉴定为胡说

    image-20220523133603543

    二.总结

    这篇写的很短啊,没有什么干货,因为我觉得LSTM的文章都不是很solid,只是套了一下这个模型。而且这个模型对于不同移动性有用吗?我表示怀疑

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    千次阅读 2021-04-22 15:32:17
    信道估计是视线OFDM系统的关键技术之一。主要研究了0FDM无线通信系统中基于导频的信息估计算法——LS算法,MMSE算法以及改进的LS算法,并通过仿真算法的最小均方误差性能和误码率特性证明了改进的LS算法要优于LS算法...

    摘要:正交频分复用(0FDM)是一种高效的数字传输技术,因其较高的频带利用率以及抗多径衰落的性能,被视为下一代无线通信的核心技术。信道估计是视线OFDM系统的关键技术之一。主要研究了0FDM无线通信系统中基于导频的信息估计算法——LS算法,MMSE算法以及改进的LS算法,并通过仿真算法的最小均方误差性能和误码率特性证明了改进的LS算法要优于LS算法。

    关键词:正交频分复用;信道估计;导频符号;最小平方算法

    0 引言

    0FDM(0rthogonal Frequency Divisicm Multipl—exing)是将数字调制、数字信号处理、多载波传输等技术有机结合在一起,使得它在系统的频谱利用率、功率利用率、复杂性方面有很强的竞争力,下一代宽带无线接入系统也采用了OFI)M作为其调制技术。目前0FDM技术已被广泛应用于欧洲数字音频广播标准(DAB)、数字广播电视标准(DVB)、无线局域网(欧洲Hiperlan2,北美802.11a等)、宽带无线接入(WiMAX)等系统中。并成为4G无线通信系统的最有竞争力的解决方案之一。

    无线通信系统的性能主要受到无线信道的制约。无线移动信道是时变的多径衰落信道,在时间轴和频率轴上都呈现选择性衰落,因此信道估计对0FDM传输系统非常重要。信道估计的任务就是根据接收到的经信道影响在幅度和相位上产生了畸变并叠加了噪声的接收序列,辨识信道时域或频域的传输特性。对OFDM系统,即估计每个子载波上的频率响应值。

    1 OFDM系统描述

    0FDM是一种特殊的多载波调制方式,其主要思想就是在频域内将总的信道分成多个子信道,每个子信道上用一子载波进行调制,各个子载波之间相互正交,而且并行传输。这样,通过将高速串行数据流转化为低速并行数据流,就有效地消除了总的信道的频率选择性,对各路正交子载波的调制用IFFT来实现。基于导频插入的信道估计是指在发送

    信号中插入导频信号,接收端通过对导频信号的处理进行信道估计。

    设一个OFDM符号的频域表示为[X0,…,XN—1]T,其中Xk(k=0,l,2,…,N—1)表示第k个子载波上的分量。在发送端对[X0,…,XN-1]T做IFFT并加入循环前缀(CP)完成OFDM调制,形成时域0FDM符号。

    当CP的长度TG大于信道冲激响应的长度时,信道冲激响应与0FDM符号之间的现行卷积就可以转化为循环卷积。在接受端去CP然后再作FFT就完成0FDM解调,得到接收端处的频域符号,具体过程参见图1。

    61028c7893563a1bc7150bdcd1b36875.png

    假设信道的冲激响应有下面的形式:

    907468e76be35a6ec3a8a6b3d262f8da.png

    其中am是信道的复数幅值,Ts为系统的采样速率。因此整个冲激响应都位于CP的长度范围之内。假设信道在一个0FDM符号内保持不变,信道的冲激响应h(t)的N点离散傅里叶变换为:

    770048ba5b9391cecf18989cf14f6cbc.png

    设接收端经过N点离散傅里叶变化后得到的频域接收信号为:

    05bb595e7a95ba7f340c1ccff578b0dc.png

    则可以得到OFDM系统的频域表达式:

    4551e7880a6f86d58d0229707fe92807.png

    其中XNxN表示以Xk为对角线的对角阵,N为信道中高斯白噪声的频域表示,F为N点DFT变换矩阵:

    d6e7583ada21695118bb9fc317172f27.png

    2 信道估计

    2.1 LS(最小平方)信道估计算法分析

    LS算法就是在不考虑噪声的条件下,估计信道的冲击响应向量hLS=[h0,h1,…,hN-1]T,使其代价函数最小。LS估计器的代价函数定义如下:

    22c3b8ccf18c81cba806dc625736f0a0.png

    4833c2cbf04ff0c56205374c940fbf12.png

    LS信道估计的特点是简单,但是从其代价函数可以看出,在找最优解时没有考虑接收信号中的噪声及子载波间的干扰,因为这种算法估计出的信道对接收信号进行但抽头复系数均衡时,输出信号的均方误差较大,准确度受到限制。

    2.2 MMSE(最小均方误差)信道估计算法分析

    MMSE信道估计算法对于ICI(子载波间干扰)和高斯白噪声有很好的抑制作用,它是在LS估计的基础上进行的:

    17d0a260ac10ae3f3a7c8f1c68e88ac2.png

    [ggH)为信道频率响应的N阶自相关矩阵,σn2为信道噪声方差。由式(9)可知,MMSE算法的运算量要比LS算法大的多,随子载波数N呈指数增长,并需随导频信号X的变化实时进行矩阵的逆运算((XXH)一1),导致系统效率很低。

    3 改进的LS算法

    由式(6)可得:

    03410b2957cdc1b3d7af3745606b0216.png

    在信道满足整数点采样的情况下,时域内,能量只集中在几个来样点上。利用此性质,可用离散傅里叶(DFT)变化,将LS估计器得到的信道传输函数先通过反离散傅里叶变换(IDFT)变换到时域,再进行线性变换通过选取不同的信道响应抽样点,降低线性变换的复杂度。最后通过DFT变换到频域。如果只考虑信道冲激响应的前L个采样点,可以得到新的LS信道估计方案:

    596f407a1842be274abb0a7aaa2aab62.png

    其中,Q’LS=(THXHXY)-1,T表示离散傅里叶矩阵F的前L列构成的N×L阶矩阵。

    这种改进提高了估计性能,原因在于最初的LS算法没有考虑信道噪声的影响,而在改进算法中,通过去掉信道冲激响应h中能量较低的若干个点,从一定程度上补偿了不考虑信道噪声的影响所带来的缺点。

    4 仿真结果

    本文采用matlab7.0对LS算法以及改进的LS算法进行仿真,衡量信道估计效果的准则是均方误差(MSE,MeanSquare Error)和误码率(SER,Symbol Error Rate)。仿真中采用的OFDM系统参数如下:OFDM系统采样周期为0.5μs,循环前缀数16,系统带宽20MHz;子载波数N=64,子载波频率间隔20MHz/64,采用16QAM调制,多径瑞利衰落信道的最大时延τmax=O.2μs,多径数为4。

    e5cf487c0c3c170632fc19a729b8e40e.png

    图2(a)给出了LS以及改进的LS信道估计的MSE随信噪比变化的仿真曲线。由图可见,在信噪比值较小时LS估计有较大误差,说明该算法对噪声比较敏感。改进的LS算法要优于LS算法。图2(b)给出了LS以及改进的LS算法信道估计的误码率随信噪比变化的仿真曲线。由图可见,随着信噪比的提高,改进的LS算法估计性能要比LS估计有较大的改善。

    5 结论

    本文分析了OFDM系统中LS和MMSE以及改进的LS信道估计算法,利用MATLAB程序仿真实现了LS以及改进的LS算法的信道估计,给出了两者的最小均方误差及误码率随信噪比变化的曲线。仿真结果表明,改进的LS算法估计精度要优于LS估计。但是改进的算法增加了计算复杂度。

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  • 信道估计的理解(转载借鉴)

    千次阅读 2021-08-26 17:42:52
    信道估计,简单的来说,就是求出一个信道的近似冲激响 应,使之尽可能地接近于真实的信道冲激响应,以便在接收端进行信道补偿,从而提高整个的系统性能。 信道估计大致有两种方法:导频和盲信道估计。目前一般利用...

    内容出处:http://www.ilovematlab.cn/thread-33043-1-1.html

    对信道估计,简单的来说,就是求出一个信道的近似冲激响 应,使之尽可能地接近于真实的信道冲激响应,以便在接收端进行信道补偿,从而提高整个的系统性能。
    信道估计大致有两种方法:导频和盲信道估计。目前一般利用导频,我们可以采用LS方法,H=X的逆乘以Y,因为通过信道后会有噪声加进去,所以我们利用导频求得的冲激响应会与理想的冲激响应存在MSE 和 BER,而我们在利用导频求冲激响应时,是利用了发射端和接收端信号求得的。



    在通信系统中,为了提高系统的频谱利用率,通常采用幅度非恒定的调制方式,在这种情况下,接收机就需要知道信道 精确的状态信息进行相干解调,因此要进行信道估计,根据接收端的统计信息估计出信道的频率相应.

    从公式上来讲,就是对特定的传输信道,找到一个H*的值,使之与这个特定的传输信道H相近似,这个就是信道估计。
    从公式Y=HX+N可以看出要知道信道H值的话,需要知道Y和X,信道噪声N认为影响比较少不考虑。因此,在发送端一般都发送已知的信号X,然后通过接收端得到的Y,就可以求出H来了。但是传输过程不可能都传已知信号,这样传输就没有意义;对于那部分不知道的信号,可以根据已知H来近似的做为未知信号的H;这样H和Y知道了,就可以求出发送的X,达到通信的目的。

    展开全文
  • 为了克服这个问题,提出了基于信道状态信息的室内定位方法。利用信道状态信息有效值非线性回归得出测量点与信号接入点之间的距离。利用测量点与多个不同信号接入点之间的距离回归出最后的定位结果。实验结果表明,...

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