【信道估计】大规模MIMO-OFDM稀疏多径QPSK调解制的DL信道估计附matlab代码-优快云博客

本文介绍了一种针对大规模MIMO-OFDM系统中稀疏多径QPSK调制DL信道的信道估计方案，结合SBL的稀疏性先验和OMP的贪婪搜索，有效提升了估计精度和降低计算复杂度。

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🔥 内容介绍

大规模多输入多输出正交频分复用（MIMO-OFDM）系统在第五代（5G）通信系统中发挥着至关重要的作用。信道估计是MIMO-OFDM系统中一项关键技术，直接影响系统的性能。本文针对大规模MIMO-OFDM稀疏多径四相移键控（QPSK）调制制的下行链路（DL）信道估计问题，提出了一种基于稀疏贝叶斯学习（SBL）和正交匹配追踪（OMP）算法的信道估计方案。该方案利用SBL的稀疏性先验和OMP的贪婪搜索特性，有效地估计了稀疏多径信道。仿真结果表明，该方案具有较高的信道估计精度和较低的计算复杂度，适用于大规模MIMO-OFDM系统中的DL信道估计。

引言

随着移动通信技术的发展，对无线通信系统容量和速率的需求不断提高。大规模MIMO-OFDM技术通过增加天线数量和使用正交频分复用技术，可以有效地提高系统容量和速率。信道估计是MIMO-OFDM系统中的一项关键技术，其目的是估计信道响应，为数据传输提供准确的信道信息。

在实际无线通信环境中，信道通常表现为稀疏多径信道，即信道响应中只有少数几个非零路径。对于大规模MIMO-OFDM系统，由于天线数量众多，信道响应的维度也随之增大，导致信道估计的难度增加。

基于SBL和OMP的信道估计方案

本文提出的信道估计方案基于SBL和OMP算法。SBL是一种贝叶斯估计算法，利用信道的稀疏性先验信息，可以有效地估计稀疏信号。OMP是一种贪婪搜索算法，通过迭代地选择最相关的原子，逐步逼近稀疏信号。

该信道估计方案的具体步骤如下：

结论

本文针对大规模MIMO-OFDM稀疏多径QPSK调制制的DL信道估计问题，提出了一种基于SBL和OMP算法的信道估计方案。该方案利用SBL的稀疏性先验和OMP的贪婪搜索特性，有效地估计了稀疏多径信道。仿真结果表明，该方案具有较高的信道估计精度和较低的计算复杂度，适用于大规模MIMO-OFDM系统中的DL信道估计。

📣 部分代码

%输入层权值和偏移值global WI     ;global BI     ;%定义4个隐含层global W1     ;global BI1    ;global W2     ;global BI2    ;global W3     ;global BI3    ;global W4     ;global BI4    ;%输出层global WO     ;global BO     ;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%网络半径Radius             = 100; %天线数Nh                 = 20;  Nv                 = 20;  %天线间距,随机分布Scale1             = (rand(Nh,1)/2+0.5); Scale2             = (rand(Nv,1)/2+0.5); %是否加入多径,多径信道H1%以下根据实际情况进行设置%速度v                  = 200;%载波频率fc                 = 128e6;%光速c                  = 3e8;fd                 = v*fc/c;    %多普勒频率%采样间隔为1ustimeval            = 1e-5;%多径时延delay_multi        = [0,1,3,6]*timeval;%多径增益Pow_avg            = [0,-20,-40,-60];%多径个数Nmultipath         = length(Pow_avg);%多径平均延迟delay_avg          = 100e-6; %多普勒频偏Fre_offset         = 0.0001; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%导频数量PNUM               = 4;%用户数量Nc                 = 8;%多载波Sub                = Nc;Len                = 1024;%信号带宽BW                 = 180e3;T                  = 1/BW;TG                 = T/PNUM;%间隔BWs                = 3.75e3;%信号采样率Fd                 = 8;SNR_dB             = [0:7];%仿真指标保持变量Err_Rate           = zeros(1,length(SNR_dB));%PILOT设置pilot_type         = 1;%仿真循环次数，循环次数越大，仿真效果越好nloop              = 20*[40,40,40,40,40,40,40,200];    %turbo编码参数N                  = 512;M                  = 167;%FFTfftlen             = 512;%每个SNR点上仿真若干次%产生随机序列address1  = [1:N-2];address2  = address1;load DL_train\dl.matfor i=1:length(SNR_dB)