基于最小均方 (LMS) 算法实现线性信道估计附matlab代码

本文介绍了在移动通信中使用最小均方误差(LMS)算法进行信道估计的方法,针对码间干扰问题,通过Monte Carlo模拟验证了算法的有效性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。

🍎个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

​智能优化算法​​​  ​​神经网络预测​​​ ​​雷达通信 ​​​ ​​无线传感器​

​信号处理​​​ ​​图像处理​​​ ​​路径规划​​​ ​​元胞自动机​​​ ​​无人机 ​​​ ​​电力系统​

⛄ 内容介绍

在移动通信环境中,由于存在多径传播效应以及频率选择性等特征,使得信道在传输过程中出现衰落现象,从而导致信号在传输过程中出现失真现象。失真现象中最为常见的表现即为码间干扰。码间干扰是至今为止造成降低数字通信系统性能的一个最为主要的因素。在这样的信道条件下,设计实际的数字通信系统在高速传输数据时,往往不能获得足够准确的信道频率响,从而使其在应用调制和解调器时,影响最佳滤波器的设计。一部分因素是综合考虑到在每次通信时信道的路由不同,另一部分因素要综合考虑到信道的时变特点。对于这样的信道,要设计最佳固定解的调滤波器是无法正常工作的,因此,可取的办法是采取信道均衡的方式以减小信道的失真。

⛄ 部分代码

%% Channel Estimation Using Least Mean Square (LMS) algorithm in Frequency domain

% Author: SHUJAAT KHAN

% Channel estimation or system identification is a technique in which we model 

% the relationship between given inputs and outputs of the unknown system.

%% Start

clc;

clear all;

close all;

%% Initializing simulation parameters

runs = 10;     % Number of Monte Carlo simulations (runs)

temp1 = 0;     % temporary estimated coefficients of channel (for each run)

temp2 = 0;     % tempporary mean squared error (for each run) 

N = (2^11);    % Number of samples

Bits = 2;      % For modulation    

fft_len=64;    % Fast Fourier Transform (Frame size) or channel length

SNR = 10;      % Signal to noise ratio or noise level

eta = 1e-2;    % Learning rate for LMS

%% Defining Unknown channel

% Channel impulse response

channel_impulse_response = [0.9 0.2 0.5 -0.7];    

% Frequency response of channel

[com_freq,Freq_vector]=freqz(channel_impulse_response,1,fft_len);

%% Monte Carlos Simulation

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]王永学, 杨柳, 叶礼兵,等. 一种基于最小均方误差的无线局域网信道估计算法[J]. 深圳职业技术学院学报, 2008, 7(2):4.

[1]潘元鑫. 基于最小均方误差的信道估计改进算法[D]. 东华理工大学.

⛄ 完整代码

❤️部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除

❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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

matlab科研助手

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
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