【教程4＞第6章＞第19节】MMSE信道估计与均衡系统MATLAB仿真实现

已于 2025-04-22 19:01:45 修改
阅读量229 收藏 1
点赞数 7
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： # 第6章·通信—信道估计与均衡 文章标签： matlab fpga开发 MMSE 信道估计与均衡 教程4
于 2025-04-06 22:48:15 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ccsss22/article/details/147024403

目录

1.软件版本

2.通过MATLAB编写MMSE信道估计与均衡系统

2.1 产生测试样本

2.2 产生导频序列

2.3 插入导频

2.4 信道建模

2.5 提取导频

2.6 信道估计和均衡

2.7 线性插值

2.8 信道估计性能对比整体程序——对比LS和MMSE

3. 仿真测试

 欢迎订阅FPGA/MATLAB/Simulink系列教程

《★教程1:matlab入门100例》

《★教程2:fpga入门100例》

《★教程3:simulink入门60例》

《★教程4:FPGA/MATLAB/Simulink联合开发入门与进阶X例》

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
【教程4＞第6章＞第20节】MMSE信道估计与均衡系统MATLAB仿真实现2——以QPSK为例对比LS和MMSE
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
04-06 300
2]王东,栾英姿.一种基于MMSE的OFDM系统信道估计改进算法[C]//2007通信理论与技术新发展——第十二届全国青年通信学术会议论文集(下册).2007.DOI:ConferenceArticle/5aa1ab1cc095d7222092a41c.[1]童圣洁,李红信,邓晓燕.OFDM系统LS与MMSE信道估计算法仿真分析[J].微计算机信息, 2008, 24(34):2.DOI:10.3969/j.issn.1008-0570.2008.34.092.
【教程4＞第6章＞第18节】MMSE信道估计与均衡系统理论概述和FPGA设计构架
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
03-30 420
2]梁尧,周明宇,何丽,等.二维MMSE信道估计算法研究与FPGA实现[J].通信技术, 2014, 47(11):6.DOI:10.3969/j.issn.1002-0802.2014.11.003.[3]朱任卿,万婷,钱嵩松.基于FPGA的信道估计和信道均衡的实现[J].电视技术, 2018, 42(6):4.DOI:CNKI:SUN:DSSS.0.2018-06-012.MMSE信道估计的结构和上述类似。但是在MMSE信道估计中，我们需要进行SNR估计，根据SNR来计算最终的MMSE信道估计值。
MMSE (Minimum Mean Square Error)均衡原理讲解
热门推荐
Celeste的博客
12-23 4万+
MMSE是一种将接收数据的MSE（均方误差）最小化的模型。有了这句话，很多问题就会在你的脑海中蹦出来。 什么是均方误差？最小化MSE "的物理含义是什么？ 等等。 让我们从一个我们现在已经非常熟悉的通道模型开始。(我希望你现在也熟悉下面的表达方式。) MMSE作为一种均衡器，是一种后处理算法，它可以帮助我们找出接收到的数据，使之尽可能地接近原始数据（传输数据）。简而言之，MMSE中最重要的步骤是找到一个如下图所示的矩阵G。如果我们假设没有噪声，这个[G]矩阵可以简单的作为信道矩阵（H^-1）的倒数。但
LTE学习-信道均衡（MMSE）
qq_37989552的博客
11-18 1万+
上一篇介绍了ZF均衡，现在介绍以下MMSE均衡，也是最常用的均衡算法。 MMSE均衡和ZF均衡的思想是一样一样的，都是为了得到一个均衡器，MMSE均衡器的作用使得实际传输的信号和检测出的信号均方差最小，即： G_MMSE主要就是让下面的函数为最小值 进而： 根据正交性原理，可以得到 即： 其中，P_S=σ_S2是发送信号的平均功率；P_N=σ_N2是加性高斯白噪声的平均功率；信噪比SNR...
LS信道估计（MMSE信道估计）和MMSE信道均衡推导
最新发布
qq_58019339的博客
06-20 370
在学习的过程中把MMSE信道估计和MMSE信道均衡搞混了，这里一定要区分清楚，二者虽然都用了MMSE的算法，但是对象完全不同（信道估计最小均方误差针对的是信道H，信道均衡最小均方误差针对的是数据x，y）。LS信道估计受信噪比影响交大，MMSE信道估计假设实际信道是LS估计信道的线性加权，其假设信道Hmmse=W*H(LS)，W为加权系数，其原理是使H-Hmmse的均方误差最小。这就是为什么我们可以利用接收信号 "y "和误差 "e "之间的相关性为零的标准来推导出MMSE最优矩阵G的原因。
【OFDM通信】多径衰落信道下的正交频分复用OFDM传输，LS均衡方法、MMSE均衡方法与fft完美均衡附matlab代码
qq_59747472的博客
04-28 957
正交频分复用 (OFDM) 是一种广泛应用于现代无线通信系统中的多载波调制技术。在多径衰落信道中，OFDM 信号会受到不同路径延迟的影响，导致符号间干扰 (ISI) 和频率选择性衰落 (FSF)。为了克服这些问题，需要采用有效的均衡技术来恢复原始信号。本文将介绍三种常用的 OFDM 均衡方法：最小二乘 (LS) 均衡、最小均方误差 (MMSE) 均衡和 FFT 完美均衡。1. OFDM 概述OFDM 是一种将高速数据流分成多个低速子载波进行传输的技术。每个子载波相互正交，避免了子载波之间的干扰。
基于OFDM和MMSE均衡的matlab误码率仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
03-17 1534
由于涉及实际应用中的OFDM-MMSE均衡会更加复杂，涉及到的是二维矩阵操作而非一维滤波器，且通常结合信道状态信息（CSI）估计以及子载波间的相关性等因素。其中x[k]代表第k个子载波上的数据符号，X[n]是IFFT变换后的时域信号。OFDM是一种高效的多载波数字调制技术，其主要特点是将高速的数据流分解成多个较低速率的子数据流，每个子数据流在正交的子载波上进行调制传输。然而，在OFDM系统中，由于每个子载波独立地受到信道的影响，因此，每个子载波上的MMSE均衡实际上是针对该子载波的信道系数进行单独处理的。
通信算法之八十：信道均衡-MMSE 定点化
leegang12的专栏
09-09 1021
【教程4＞第6章＞第22节】基于FPGA的MMSE信道估计与均衡系统实现2——10^(SNR/10)的计算
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
04-12 639
在上一个课程中，我们总计了MMSE信道和均衡算法所需要的五项工作。第一：sigma = 10^(SNR/10);第二：R_HH = (received_pilot * received_pilot');第三：R_HH_LS_LS = (received_pilot * received_pilot' + beta/sigma);第四：h_mmse= R_HH * inv(R_HH_LS_LS)* H_ls;第五：时序规划在本小节，我们将通过FPGA实现第一项工作。关于SNR的计算，在课程。
【教程4＞第6章＞第21节】基于FPGA的MMSE信道估计与均衡系统实现1——工程准备和设计综述
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
04-07 212
R_HH_LS_LS计算结果，一般在OFDM中是一个矩阵，此时inv的计算非常复杂，在本课程中，我们是基于QPSK单载波方式实现MMSE算法，因此R_HH_LS_LS的结果为一个数值，那么inv相当于计算R_HH_LS_LS的倒数。在上述课程中，我们完成了“基于I+jQ复数信号的LS信道估计和均衡实现”，我们将在此基础上，对该系统进行修改，从而实现“基于FPGA的MMSE信道估计与均衡系统“。综上所述，在后续的5个课程中，我们将依次完成上述五个工作内容，并最终完成基于MMSE的信道估计与均衡系统。
基于MMSE的频域均衡方法
12-26
对MMSE算法，频域均衡技术进行了仿真，并得到正确的结果
MIMO介绍与MMSE均衡原理推导
08-12
MIMO系统以及信道的检测和MMSE均衡的原理推导，以及应用。 MIMO系统以及信道的检测和MMSE均衡的原理推导，以及应用。
（55）MMSE均衡器系统MATLAB建模与性能仿真
weixin_xxxxx的博客
11-01 1106
使用MATLAB对MMSE均衡器系统进行建模仿真，给出设计方法和仿真结果。后续将推出更多仿真内容，都是学习中、工作中、工程实践中总结提炼出来的。
无线通信中MIMO的信道均衡
qq_47216024的博客
05-19 394
在多输入多输出系统中，多个收发天线间会有多个传输路径，会对信号产生时延扩展、频率选择性衰落和多径效应等影响，信道均衡的目的是对这些不利影响进行补偿，恢复原始的发射信号。
【信道估计均衡】基于FPGA的MMSE信道估计均衡verilog实现
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
06-03 3251
matlab2013b,ISE14.7整个系统分为估计和均衡两个模块，其RTL电路图如下所示：这个系统的各个管脚接口如下所示：i_clk_40m：系统时钟，为40M的时钟频率i_rst：复位信号，0的时候系统复位，1的时候正常工作i_en：系统使能信号，1的时候，系统正常工作i_ram_data_re：接收到的信号的实部i_ram_data_im：接收到的信号的虚部i_symbol_real：发送的信号的实部i_symbol_imag：发送的信号的虚部o_ram_h_real：信道估计输出的实部o_ram_
【Python】Python 实现破零（ZF）和最小均方误差（MMSE）信道均衡
BetterBench的博客
11-24 4929
目录1 理论2 ZF均衡实现3 MMSE均衡 1 理论 在无线通信中。 无线信道由各种类型的损伤组成，例如延迟扩展、衰落和多普勒扩展等。信道中的多径传播引入延迟扩展，导致 ISI、ICI等等问题，在信号接收端，我们需要进行均衡以减少失真，减轻 ISI 和噪声的综合影响。 因此为了恢复原始信号，使用滤波器，常用基本的滤波器有破零（Zero Forcing，ZF） 和最小均方误差（ Minimum Mean Square Error，MMSE）算法。 ZF算法使用一个加权矩阵W消除信道的干扰，根据估计的信道响应
均衡算法: ZF, MMSE, MLSE
Bangzhao的博客
09-24 3万+
均衡算法
MMSE信道估计方法 LS信道估计
pengbinyt的博客
06-20 3万+
MMSE信道估计方法 LS信道估计    转载▼   分类： CommunicationConcept http://bbs.cnttr.com/archiver/tid-107992.html   简单的说就是MMSE考虑到了噪声对解调端的影响.   edith_guojing 发表于 2007-5-21
OFDM系统信道估计与均衡的Matlab实现教程
5. OFDM系统的实现和仿真：在本资源中，可能包含的MATLAB程序将涉及OFDM系统中的关键模块，如IFFT/FFT（快速傅里叶变换和其逆变换）、CP（循环前缀）的添加与去除、调制解调、信道编码解码、以及资源分配等。...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

fpga和matlab

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值