【信号处理】时变通道估计（matlab实现）

卡尔曼滤波在时变信道估计中的应用与Matlab实现

原创已于 2024-03-27 19:02:26 修改 · 519 阅读

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#信号处理 #matlab #开发语言

于 2024-03-27 18:58:34 首次发布

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

💥1 概述

利用卡尔曼滤波实现了时变信道估计问题。在研究的第一部分，给出了引言和一些定义。在第二部分中，分析了该问题，并提供了一些有用的理论和实践信息。在研究的第三部分，解释了卡尔曼滤波的方法，并给出了仿真算法。在研究的最后一部分，给出了模拟结果，并对这些结果进行了解释和评论。

📚2 运行结果

主函数部分代码：

clear all;close all;
%initial conditions
h_(:,1)=[0;0];%initial weights
M_=100*eye(2);%Mmse initial
R=0.1;%observation noise varience
A=[0.99 0;0 0.999];%State matrix constant with time
Q=0.0001*eye(2);%process noise covariance
n=1:1:100;%sampling time
v= 0.5*(1 + square(n));%input to the channel
p=2;%number of weights modelled by the channel
x=zeros(1,100);
y=zeros(1,100);
K=zeros(2,100);
h1=zeros(1,100);
h2=zeros(1,100);
h_1=zeros(1,100);
h_2=zeros(1,100);
K1=zeros(1,99);
K2=zeros(1,99);
%modelling channel coeffiecients to generate channel coeffiecients with
%time
for i=1:100
    h1(i)=-0.006*i+1+randn*(0.0001);
    h2(i)=0.9+randn*(0.0001);
end
h=[h1;h2];
M1=zeros(1,100);
M2=zeros(1,100);
for i= 2:100
    h_(:,i)=A*h_(:,i-1);%process state equation
    y(i)=[v(i) v(i-2+1)]*h(:,i);%actual output
    x(i)=[v(i) v(i-2+1)]*h(:,i)+ R*randn;%measuremnet equation
    %prediction