请用matlab代码举例信道估计的过程

信道估计是数字通信中非常重要的一个环节，其过程涉及到信道建模、信道估计和信号恢复等多个环节。以下是一个简单的MATLAB代码示例，用于展示信道估计的过程：

%% 参数设置
N = 1000; % 信号长度
M = 16; % 星座点数
SNR = 10; % 信噪比
rolloff = 0.25; % RRC滤波器的瑞利因子
span = 10; % RRC滤波器的长度
fd = 100; % 最大多普勒频移

%% 信源编码
tx_bits = randi([0 1], N, 1); % 生成随机比特序列
tx_data = qammod(tx_bits, M); % 星座调制

%% 信道建模
chan = ricianchan(1/fd, 100, 0, -10); % 创建瑞利信道模型
chan.SampleRate = 1; % 设置采样率
chan.StoreHistory = true; % 存储信道状态
tx_signal = filter(chan, tx_data); % 信号经过信道传输

%% 信道估计
rx_signal = awgn(tx_signal, SNR, 'measured'); % 加入高斯白噪声
chan_est = chan(pathgains, pathdelays, doppler); % 估计信道状态
rx_data = qamdemod(filter(chan_est, rx_signal), M); % 解调恢复数据

%% BER计算
ber = sum(xor(tx_bits, rx_bits))/N;

%% 绘图
figure;
plot(chan_est.PathGains);
title('Estimated Channel Gains');
xlabel('Path Index');
ylabel('Gain');

以上代码中，我们首先生成了一个随机比特序列，并进行星座调制。接着，我们创建了一个瑞利信道模型，并将信号经过信道传输。在信道估计的过程中，我们加入了高斯白噪声，并使用`awgn`函数模拟加噪声的过程。接着，我们使用`ricianchan`函数估计信道状态，并使用该状态恢复信号。最后，我们计算了误码率，并使用`plot`函数绘制了信道状态的估计结果。

需要注意的是，以上代码只是一个简单的示例，实际的信道估计过程可能涉及到更多的细节和实现方法，需要根据具体的应用场景进行调整和优化。