LS信道估计算法教学文案.doc
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1、Good is good, but better carries it.精益求精,善益求善。LS信道估计算法-LS信道估计假设OFDM系统模型用下式表示:(1)式中为信道响应;为已知的导频发送信号;为接收到的导频信号;为在导频子信道上叠加的AWGN矢量。LS为最小二乘(LeastSquare)信道估计,LS算法就是对(1)式中的参数进行估计,使函数(2)最小。(2)其中是接收端导频子载波处的接受信号组成的向量;是经过信道估计后得到的导频输出信号;是信道响应的估计值。由此可以得到LS算法的信道估计值为:可见,LS估计只需要知道发送信号,对于待定的参数,观测噪声,以及接收信号的其它统计特征,都不需
2、要其它的信息,因此LS信道估计算法的最大优点是结构简单,计算量小,仅通过在各载波上进行一次除法运算即可得到导频位置子载波的信道特征。但是,LS估计算法由于在孤寂时忽略了噪声的影响,所以信道估计值对噪声干扰以及ICI的影响比较敏感。在信道噪声较大时,估计的准确性大大降低,从而影响数据子信道的参数估计。LMMSE算法的实现流程:首先我们得到LMMSE算法的相关公式:其中为导频子载波的CFR(振幅因素衰减),表示所有子载波与导频子载波的互协方差,表示导频子载波的自协方差。代表信道的阶跃响应。从公式中可以看出LMMSE使用子载波间的协方差以及SNR等信息进行信道估计。因为可以作为一个常量。则可以替换为
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