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2.部分仿真图预览
3.算法概述
信道估计器是接收机一个很重要的组成部分。在OFDM系统中，信道估计器的设计上要有两个问题:** 一是导频信息的选择，由于无线信道的时变特性，需要接收机不断对信道进行跟踪，因此导频信息也必须不断的传送: 二是既有较低的复杂度又有良好的导频跟踪能力的信道估计器的设计，在确定导频发送方式和信道估计准则条件下，寻找最佳的信道估计器结构。 在实际设计中，导频信息的选择和最佳估计器的设计通常又是相互关联的，因为估计器的性能与导频信息的传输方式有关。
4.部分源码
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for ii = 1:length(EsNodB)
disp('EsN0dB is :'); disp(EsNodB(ii));tic;
ChMSE_LS = 0;
ChMSE_LMMSE=0;
TDMSE_LMMSE =0;
TDDMSE_LMMSE=0;
TDQabsMSE_LMMSE =0;
for mc = 1:MC
% Random channel taps
g = randn(L,1)+1i*randn(L,1);
g = g/norm(g);
H = fft(g,nFFT);
% generation of symbol
X = randi([0 M-1],nFFT,1); %BPSK symbols
XD = modulate(modObj,X)/sqrt(10); % normalizing symbol power
x = F'*XD;
xout = [x(nFFT-nCP+1:nFFT);x];
% channel convolution and AWGN
y = conv(xout,g);
nt =randn(nFFT+nCP+L-1,1) + 1i*randn(nFFT+nCP+L-1,1);
No = 10^(-EsNodB(ii)/10);
y = y + sqrt(No/2)*nt;
% Receiver processing
y = y(nCP+1:NT);
Y = F*y;
% frequency doimain LS channel estimation
HhatLS = Y./XD;
ChMSE_LS = ChMSE_LS + ((H -HhatLS)'*(H-HhatLS))/nFFT;
% Frequency domain LMMSE estimation
Rhh = H*H';
W = Rhh/(Rhh+(beta/snr(ii))*eye(nFFT));
HhatLMMSE = W*HhatLS;
ChMSE_LMMSE = ChMSE_LMMSE + ((H -HhatLMMSE)'*(H-HhatLMMSE))/nFFT;
% Time domain LMMSE estimation
ghatLS = ifft(HhatLS,nFFT);
Rgg = g*g';
WW = Rgg/(Rgg+(beta/snr(ii))*eye(L));
ghat = WW*ghatLS(1:L);
TD_HhatLMMSE = fft(ghat,nFFT);%
TDMSE_LMMSE = TDMSE_LMMSE + ((H -TD_HhatLMMSE)'*(H-TD_HhatLMMSE))/nFFT;
% Time domain LMMSE estimation - ignoring channel covariance
ghatLS = ifft(HhatLS,nFFT);
Rgg = diag(g.*conj(g));
WW = Rgg/(Rgg+(beta/snr(ii))*eye(L));
ghat = WW*ghatLS(1:L);
TDD_HhatLMMSE = fft(ghat,nFFT);%
TDDMSE_LMMSE = TDDMSE_LMMSE + ((H -TDD_HhatLMMSE)'*(H-TDD_HhatLMMSE))/nFFT;
% Time domain LMMSE estimation - ignoring smoothing matrix
ghatLS = ifft(HhatLS,nFFT);
TDQabs_HhatLMMSE = fft(ghat,nFFT);%
TDQabsMSE_LMMSE = TDQabsMSE_LMMSE + ((H -TDQabs_HhatLMMSE)'*(H-TDQabs_HhatLMMSE))/nFFT;
end
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A157
