LMMSE算法信道均衡MATLAB仿真.doc
2025-10-13 10:31:03 117KB
1
1、比较了传统信道估计算法LS、MMSE的OFDM信道估计的性能。 2、MATLAB搭建了FC-DNN信道估计框架,参见《Power of Deep Learning for Channel Estimation and Signal Detection in OFDM Systems》。 3、所有程序均带有注释,便于理解。 4、两个文件夹,采用不同阶的调制方式,4阶和8阶。QPSK。 5、程序完全用Matlab实现。
2024-05-16 21:41:33 94.88MB 深度学习 dnn OFDM 信道估计
1
在发射器和接收器处采用多个天线将探索额外的空间资源,以利用空分多址(SDMA)技术在系统吞吐量中提供可观的收益。 最佳多用户MIMO线性预编码被认为是多用户MIMO研究领域的关键问题。 在这种多用户系统中的挑战是设计预编码向量以最大化系统容量。 提出了一种基于粒子群算法的带LMMSE检测的最优多用户MIMO线性预编码方案。 所提出的方案旨在通过线性预编码和线性检测来最大化多用户MIMO系统的系统容量。 本文探讨了一种简化的函数来解决最优问题。 采用粒子群优化算法,可以根据简化函数容易地找到最优线性预编码向量。 与基于信道块对角化方法的多用户MIMO线性预编码方案相比,该方案提供了显着的性能改进。
2024-04-08 09:43:31 786KB Block
1
应用背景波束成形是MIMO 关键技术之一。多用户MIMO 系统中存在多用户干扰和多天线干扰,波束成形技术能有效抑制此类干扰,在信道中同时传播多路并行数据流,实现分集增益和复用增益。本代码用于测试多用户MIMO通信系统中各种波束成型预编码合速率、误码率性能比较。关键技术 多用户MIMO通信系统中各种波束成型预编码算法合速率、误码率性能比较。我们研究了多种经典的波束成形方法,包括奇异值分解(Singular value decomposition, SVD)、块对角化(Block diagonalization, BD)、迫零(Zero forcing,ZF )、匹配滤波( Matched filtering, MF )、最大化信泄噪比( Maximum signal-to-leakage-and-noise, Max-SLNR ) 和最小化均方误差( Minimum mean-squared error, MMSE)。通过仿真,我们得出结论:在传统的多用户MIMO系统下, 采用各种波束成形方法的和速率性能优劣排序如下:SVD>Max-SLNR>MMSE>BD>ZF>MF。
2023-10-24 09:29:46 207KB matlab
1
去除白噪声,用MMSE方法抑制白噪声来提高信噪比,是一种基于统计分析的噪声去除方法,广泛应用于语音增强方面.
2023-05-16 17:24:44 2KB MMSE_Minimum Mean Square Error
1
语音增强经典MMSE算法,出自loizou speech enhancement
2023-04-24 21:52:57 2KB mmse_语音增强 mmse算法 mmse 语音增强
OFDM_ofdm_ofdm信道估计_OFDM信道估计_LMMSE信道估计
2023-03-31 11:27:10 21KB
1
空分复用多用户多输入多输出(MIMO)系统具有很高的频谱利用率,由于其系统结构和所处的信道环境的复杂性,使得用户间缺乏协作关系,当用户间干扰消除有残差或信道估计不准确时,传统线性接收机不能获得理想的检测效果.针对这一问题,利用每个用户的自身信道对多用户系统用户端信道进行扩展重构,给出一种高效的基于最小化均方误差(MMSE)准则的检测算法,此算法利用扩展后的信道对用户端接收机进行优化,不仅易于实现,还可以获得较好的误码率性能,有效的减少了多用户干扰消除后的残差和信道估计误差对检测算法的影响.仿真结果表明了所
2023-03-25 15:33:17 1.1MB 自然科学 论文
1
1.领域:matlab,离散菲涅耳变换的OCDM调制解调技术算法 2.内容:【含操作视频】基于离散菲涅耳变换的OCDM调制解调技术matlab仿真,对比4QAM,16QAM,64QAM三种映射以及ZF,MMSE两种均衡 3.用处:用于离散菲涅耳变换的OCDM调制解调技术算法编程学习 4.指向人群:本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项: 使用matlab2021a或者更高版本测试,运行里面的Runme_.m文件,不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
2023-03-01 21:31:59 430KB 离散菲涅耳变换 OCDM matlab仿真 ZF-MMSE
程序员的刷题软件 PureJavaComm 是用于从 Java 访问串行端口的应用程序编程接口 (API),因此这是一个面向程序员而非最终用户的库。 PureJavaComm 旨在成为 Sun(现在是 Oracle)废弃的 JavaComm 的直接替代品,并成为 RXTX 的更易于部署的替代品。 PJC 是 100% 用 Ja​​va 编写的,因此 Java 程序员很容易开发和调试,并且不需要本地库。 对底层操作系统串行端口编程接口的本机访问由美妙的 JNA 库提供,它消除了编译和部署本机代码的所有痛苦。 PJC 是 BSD 许可的,但请注意它取决于 LGPL/ASL 双重许可的 JNA。 获取副本 PureJavaComm 部署到 Maven Central。 以下是一些使用流行构建框架的示例。 使用Gradle: repositories { mavenCentral() } dependencies { compile " com.github.purejavacomm:purejavacomm:1.0.1.RELEASE " } 使用 Maven: < dependency >
2023-02-24 13:47:28 6.14MB 系统开源
1