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  • 我们调查大规模多输入多输出(MIMO)系统中导频污染的信道估计均方误差(MSE)性能。 与传统的MSE表达式不同,我们得出的表达式具有代数形式,随着M(基站天线数量)的增加,不再需要硬矩阵求逆。 从他们中,我们还...
  • 基于导频辅助信道估计方法,采用不同的信道估计方法对比了信道估计MSE和BER性能。
  • 在这项研究中,我们研究正交频分复用(OFDM)调制放大转发(AF)中继网络的压缩信道估计。 基于P2P的数学信道模型和稀疏性度量函数,通过使用Monte-Carlo运行,我们表明...均方误差(MSE)性能与常规信道估计方法相比。
  • 提出了一种基于空时相关的 MIMO OFDM 系统信道估计算法,该算法以时域最小二乘信道估计(TD-LS-CE)为初始估计,充分利用在接收端已知的空时相关性,通过最小化 FIR 窗内多符号平均意义上的信道估计均方误差(MSE)...
  • 将该算法与传统信道估计方法及基于压缩感知的OMP算法做比较,仿真结果表明,SAMP算法的信道估计均方误差(MSE)和系统误比特率(BER)均更小。对于在稀疏度未知的多载波系统信道中,该算法可以获得很好的信道估计...
  • 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...
  • 为降低大规模MIMO 信道估计的复杂度,提出一种基于Kapteyn 级数展开的信道估计方法。通过Taylor级数把协方差逆矩阵展开,从而降低信道估计的复杂度。为提高Taylor-MMSE估计的收敛速度,采用Kapteyn级数对协方差矩阵...
  • 简单易懂的信道估计提供原文文章-S E R.zip 简单易懂的信道估计(提供原文文章),基于BPSK 的OFDM。 有MSE,SER的仿真图做比较。
  • 基于压缩感知信道估计算法,为IEEE已发文章代码,调试正确,可供大家参考!主要包括以下代码: channel.m LS_MSE_calc.m MMSE_MSE_calc.m MSE_com.m omp.m seqnum_compare.m
  • 简单易懂的信道估计提供原文文章-Channel Estimation In OFDM systems.pdf 简单易懂的信道估计(提供原文文章),基于BPSK 的OFDM。 有MSE,SER的仿真图做比较。
  • 尽管现有的所提出的技术在计算复杂度和它们的均方误差(MSE)性能方面不同,但已经观察到许多信道估计技术确实是LMMSE信道估计技术的子集。因此,基于给定系统的资源和规范,可以应用所呈现的技术中的合适方法。
  • MMSE信道估计学习笔记

    2020-12-18 20:35:24
    3.MMSE的接收机设计原则:为了设计一个能够最小化MSE的接收机,因此写出MSE的表达式求导,其中二阶导数为正,因此MSE是凸函数,求凸函数最小值令一阶导数为0即可 学习资料: 1.(非常好)...

    1.首先要理解什么叫最小均方误差,知道定义 E(||e||^2)

    2.要知道MMSE存在“正交性原理”:E({ey^H})=0,即误差和观测值、估计值正交。

       ---其中,向量a,b内积的定义为ab^H,随机向量内积定义为E\left \{ ab^H \right \}。随机向量a,b正交就意味着E\left \{ ab^H \right \}=0,,如果a,b其中有一个是0期望向量,可以得到列向量a和b的协方差矩阵为零矩阵Cov(a,b)=E\left \{ ab^H \right \}-E(a)E(b^H)=\bf0% ,即列向量a和b不相关https://blog.csdn.net/memory513773348/article/details/17589889

    3.MMSE的接收机设计原则:为了设计一个能够最小化MSE的接收机,因此写出MSE的表达式求导,其中二阶导数为正,因此MSE是凸函数,求凸函数最小值令一阶导数为0即可

    4 线性LMMSE估计模型y=ax+b,其中x是待估计的随机变量,a\b是确定值(非随机)。对于高斯随机变量,MMSE与LMMSE等价。LMMSE很实用,因为他不需要具体变量的pdf,只需要变量的1-2阶统计特征(期望,协方差)

     

    学习资料:

    1.(非常好)https://marshallcomm.cn/2018/12/22/algorithm-mmse-detection/?fbclid=iwar0vrja7tdwfupi9ijdawrcgkjlz6wac9wj4jjhrcevbitgrixtvpcokio8

    2. (很全面)https://blog.csdn.net/qq_23152205/article/details/108865536

    3. (简单直观,利用了MMSE的正交性原理)https://blog.csdn.net/zhihuiyu123/article/details/83245946

    4. (证明了为什么正交性原理和求导法是等价的,利用链式求导法则) https://www.docin.com/p-660734929.html

     

    一些思考:

    1.推导涉及到了对矩阵迹的导数,其中很重要的一点是X的共轭对X的导数是0(好像是通过复变函数黎曼方程推出来的,不太懂),矩阵迹的导数可以参考一篇文章[1] :TABLE V,此外为什么求tr(AXB)对X的导数会产生一个转置(BA)^T,可以参考这篇文章https://blog.csdn.net/asasasaababab/article/details/80262969,一个简单的理解就是对X求导的结果与X维度相同,X的行数是A的列数,如果对A转置那么就和X在行方向同维度了。同理如果是tr(AX^TB)对X的导数,因为A的行数和X相同,所以得到的结果就是(BA)

    [1] A. Hjorungnes and D. Gesbert, "Complex-Valued Matrix Differentiation: Techniques and Key Results," in IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 55, no. 6, pp. 2740-2746, June 2007.

    2.推导出信道的MMSE估计值之后,要计算误差的协方差,其中一个是用到正交性原理,另外一个是用到Woodbury matrix identity

    3.列向量X~CN(A,B),意味着B=Cov(X)=E(X*X^H)-E(X)E(X^H)

    4. 导频信号x,噪声n,未知的信道h,得到观测信号y=hx+n,设计LMMSE接收机参数a,b,对观测信号y线性操作得到h的估计值 ^h= ay + b,其中a,b不是随机变量,是确定的值。估计误差e=h - ^h = h- (ay+b),MSE为||e||^2=tr(ee^H),正交性原理-误差和观测值正交,即E[e*y^H]=0. 如果b=0,那么误差e也和信道估计值^h正交:E[e*(^h)^H]=E[e*ay^H]=0,进一步如果e或者y其一期望是0,正交就可以导出不相关。要想y期望为0,只要h期望为0,因为噪声n期望必然是0. 

    5. 线性MMSE估计,估计值不受具体信道表达式影响,只是由信道的一阶(期望)和二阶(协方差)统计特性决定。无论是什么信道都不影响通用的表达式形式(只和期望、协方差有关)

    6.阅读《Fundamentals of Statistical Signal Processing: Estimation Theory》第12、15章

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  • 针对存在码间干扰ISI的稀疏多径信道,已提出基于压缩感知理论的平滑SL0算法来研究其稀疏特性,然而 SL0算法的迭代方向为负梯度方向,存在“锯齿效应”,且其代价函数“陡峭性”性能欠佳,使得信道估计和收敛效果均未...
  • 基于LTE上行链路SC-FDMA调制技术,提出了一种改进的变换域信道估计算法. 该算法在循环前缀以内引入门限,进一步去除噪声. 经仿真验证,在SER和MSE性能方面此算法相对LS算法和传统算法在较低信噪比情况下有较好的改善...
  • 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...
  • 信道估计问题是使用正交频分复用(OFDM)方案的稀疏选频衰落多输入多输出(MIMO)通信系统中的关键技术问题之一。 为了估计稀疏MIMO信道,将稀疏不变步长归一化最小均方(ISS-NLMS)算法应用于自适应稀疏信道估计...
  • 具体来说,我们根据周期性前导码结构制定一个优化问题,以最小化信道估计的均方误差(MSE)。 对于两个发射天线,我们发现前同步码与相邻符号的本征干扰之间的关系以实现最小MSE,并得出最优的闭式解。对于两个以上...
  • 首先,我们采用两种信道估计方案,即线性最小均方误差和加权最小二乘法,分析性地得出了估计的信道冲激响应的总均方误差(MSE),其中考虑了数据符号的内在干扰的影响。 然后,我们提出了一个滤波器系数的优化问题...
  • 针对多入多出(MIMO)无线光通信(FSO)中传统的奇异值分解(SVD)信道估计算法由于训练序列的单极性容易导致信号能量损失,从而引起信道估计值不准确的问题,提出了一种修正的自适应SVD估计算法。该修正算法能对SVD...
  • 因此,在存在加性高斯白噪声(AWGN)信道的情况下,卡尔曼滤波用于通过最小化相位偏差误差来估计和优化BPSK调制信号的载波相位。 因此,将创建一个使用MATLAB的仿真模型,以演示ZigBee传输系统在集成滤波器的影响下...
  • 采样CPM和MPSK之间的一些相似相位特性促使我们提出一种信道估计算法,该算法可应用于使用线性调制信号处理的非线性CPM。 对使用该算法的LDPC-CPM方案进行了全面分析,仿真结果表明,该方法不仅可以很好地估计信道...
  • 无线WSSUS衰落信道是时变信道,其信道参数随着时间的变化而变化。通常采用的经典跟踪算法(RLS算法)中的重要参数遗忘因子是固定值,这使得算法跟踪...与经典算法相比较,VFF-RLS具有较小的MSE,更适合跟踪WSSUS信道
  • 在分析无线信道的分散分量对多普勒频偏估计精度的影响后,我们将视线(LOS)分量与多径信道分开,仅将其用于估计由多普勒频移引起的频率偏移。 仿真结果表明,该方案的均方误差(MSE)远优于现有方案。
  • 与传统LMS算法相比,改进的LMS算法可以获得更小的MSE(Mean Square Error)从而为接收机提供更精确的信道估计量。同时,结果也表明该算法提高了整个接收机性能,并获得更小的BER(Bit Error Rate)。
  • 在给定导频个数的情况下,首先推导了最小二乘准则下信道估计均方误差(MSE)的一个上界,然后将其作为遗传算法的适应度函数,对导频的位置和功率进行优化.该适应度函数可有效逼近信道估计MSE,且无需矩阵求逆运算.仿真...
  • 针对超宽带系统的离散信道模型,利用接收信号的一阶统计量,提出一种基于最小二乘(LS)的盲信道估计算法。利用接收信号的循环卷积特性,在一个符号间隔内建立模型,最后利用LS算法求解。仿真表明,该算法与基于导频...
  • 估计用另一个离散信号逼近某离散时间信号所产生的误差 MSE=(1/N)*(||y[n]-x[n]||2)2 2.序列的运算 1.相乘 用处:调制。例如余弦调制。 2.标量乘 用处:音量放大缩小。 3.加 用处:音频叠加,信道建模:...

    1.范数Lp

    在这里插入图片描述
    用处:均方误差MSE估计用另一个离散信号逼近某离散时间信号所产生的误差
    MSE=(1/N)*(||y[n]-x[n]||2)2

    2.序列的运算

    1.相乘

    在这里插入图片描述
    用处:调制。例如余弦调制。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    2.标量乘

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    用处:音量放大缩小。

    3.加

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    用处:音频叠加,信道建模:加噪。

    4.时移

    在这里插入图片描述
    N<0:延时器
    N>0:超前

    5.反转

    6.卷积

    在这里插入图片描述
    (1)
    在这里插入图片描述
    (2)
    在这里插入图片描述
    (3)
    在这里插入图片描述

    3.上/下抽样

    在这里插入图片描述
    用处:改变信号频率

    个人干货:

    关于x[n]变换的技巧:宗量相等法
    在这里插入图片描述

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  • 特别地,在稀疏信道估计中,可以通过稀疏自适应滤波器从噪声测量中很好地估计具有稀疏特性的参数矢量。 在以前的研究中,大多数工作使用基于均方误差(MSE)的成本来开发稀疏滤波器,这在高斯分布的假设下是合理的...
  • 首先,通过将具有随机系数的探测信号的相位随机化,他们在移动窗口中对信道估计求和,以获得具有明显波动的新记录。 然后,他们提出了一种自适应等概率量化方法,以确保密钥的随机性。 此外,考虑到最坏的情况,该...
  • OFDM channel estimation

    2021-01-18 21:53:26
    OFDM 系统信道估计模型 理论上,我们可以在频域发送一个preamble, 比如说64点的LTS (每个element都是 +1 or -1)。这样,频域接收信号的形式为 (假设无ICI) ML Estimation 由于导频信号矩阵 X\bm{X}X 我们已知且可逆...

    OFDM 系统信道估计模型

    理论上,我们可以在频域发送一个preamble, 比如说64点的LTS (每个element都是 +1 or -1)。这样,频域接收信号的形式为 (假设无ICI)
    在这里插入图片描述

    ML Estimation

    由于导频信号矩阵 X\bm{X} 我们已知且可逆,所以 H\bm{H} 的 ML estimation 为
    H^=X1Y\hat{\bm{H}}=\bm{X}^{-1}\bm{Y}

    这一操作实际上就是对应点除。如果我们看这个方法的 MSE 的话可以得到
    MSEml=E[(HH^)H(HH^)]=E[(HX1Y)H(HX1Y)]\text{MSE}_{ml}=E[({\bm{H}}-\hat{\bm{H}})^H({\bm{H}}-\hat{\bm{H}})]=E[(\bm{H}-\bm{X}^{-1}\bm{Y})^H(\bm{H}-\bm{X}^{-1}\bm{Y})]

    =E[(X1Z)H(X1Z)]=E[ZH(XXH)1Z]=1SNR=E[(\bm{X}^{-1}\bm{Z})^H(\bm{X}^{-1}\bm{Z})]=E[\bm{Z^H(XX^H)^{-1}Z}]=\frac{1}{SNR}

    因此,实际上ML estimation的性能取决于SNR,对于深衰落 (frequency null) 的信号,性能很差。

    MMSE estimation

    为了改进ML estimator, 我们进一步设计 MMSE estimator。
    To be done …

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空空如也

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mse信道估计