MATLAB平台学习（11）评估MSE指标

一般情况下不看MSE，只有在出错的时候再去翻MSE的值是不是正常。

    [H_Data_Pilot_1] = PUCCH_ChannelEstimation(CE_Mode_DMRS,Fading_Weight,Mean_sigma_1,Mean_Pilot_1,format);%信道估计
    [H_Data_Pilot_2] = PUCCH_ChannelEstimation(CE_Mode_DMRS,Fading_Weight,Mean_sigma_2,Mean_Pilot_2,format);%信道估计
    %算mse
    cha=abs(H_Data_Pilot_2-H_mean_ideal).^2;
    chamean=mean(cha(:));
    SystemParam.mse=SystemParam.mse+chamean;

仿真过程遇到跳频和不跳频产生性能差异，不知道如何分析，可以通过看MSE。

性能越好，应该MSE越小，每种情况跑500帧，信道估计的方式一样，没有问题，源于信道估计和用的信道有关。同时信道的特征也可能导致信道估计的不准。比如信道的变化不大，可能出来的效果很好，要是变化剧烈，信道估计的效果没有特别好。

看跳频和不跳频的信道估计MSE是为了去看信道的特征。跳频的与否带来的信道估计误差也会有差异。问题在于信道本身的特征

• MSE在零点1以下比较正常 
• 求MSE的时候，要除帧数。仿真的时候不除的话，最后统计也要手动除，是一样的。算MSE是以单帧为单位的，准确来说是每RE为单位。
• MSE的计算差不多在500帧的时候就比较准确了。

一般信道之间相关性越强，信道估计越准确

因为信道变化越剧烈，信道估计的效果越差。比如1RB的信道估计，有两列导频，15KHz的信道估计比30khz的信道估计要更好，可以从这个角度去理解，15KHz信道之间相关性强，变化更平缓，所以信道估计更准确。