python mmse信道估计

时间: 2023-08-19 18:13:13 浏览: 283
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mmse信道估计

MMSE信道估计是一种用于估计信道状态信息的方法,它可以在接收端利用已知的信道状态信息和接收到的信号来估计信道的参数。在Python中,可以使用NumPy库来实现MMSE信道估计算法。 首先,需要获取接收到的信号和已知的信道状态信息。然后,可以使用MMSE估计公式来计算信道的估计值。MMSE估计公式中包含了矩阵求逆的操作,可以使用NumPy库中的线性代数函数来实现。 另外,为了降低计算量,可以使用SVD分解的方法来进一步优化MMSE估计的计算过程。SVD分解可以将信道相关矩阵分解为三个矩阵的乘积,从而减少矩阵求逆的计算量。 总结起来,Python中可以使用NumPy库来实现MMSE信道估计算法,并可以结合SVD分解来优化计算过程。
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这是一份论文,有关信道估计的.里面介绍了LS,MMSE算法,并且有LMMSE和SVD作为对MMSE算法的改进.Y()=DFT(y(n))-N2y(nje (7) n=0,1,…,N-1 Y(k)也可以表示为 Y(k)=x(k)H(k)+/(k)+W() (8) 其中,H(k)是信道的频域响应,I(κ)是多普勒频移带来的载波间干扰(ICI),W(k)是高撕白噪声的傅立 叶变换。 3基于最小均方误差(MMSE)的信道估计算法 31LS信道估计算法简介 IS准则的目标是使(Y-1)(Y-)最小,在频域高斯独立子信道的假定之下,IS估计就可以 简单的表示成除法,得到IS准则的信道估计为: ,=x-Y (9) 最小二乘估计,只需要知道观测方程的观测矩阵X,对于待定的参数h,观测的噪声,以及观测样本Y 的其他统计特性,都不需要其他的先验信息,这就是最小二乘估计最大的优势,也是它得到广泛应用最大 的原因。 32MMSE信道估计算法 假设表示信道估计值,H表示实际值。估计误差为 =H-a (10) 均方误差(MSE)为 P=E{eP}=B{H-}=E(-H)(H-H)"} MMSE准则的目标是使均方误差E(-B)(-H)}最小,其中 E(-H)(-H)"}=E[(-1)(-)} H=gh (12) 其中Q为DF变换矩阵。得到MMSE的估计值为 Humse =QhmMse=QFmse"Y Mmse=rlle"Xxoo+RT(QX X@) (13) MMSE可以实现理想的信道估计,此算法的均方误差和信噪比成反比,如果此种算法需要的统计参数 都是理想的,那么估计出来的性能就会非常的理想。缺点就是此算法非常复杂。 与LS估计相比,MMSE估计算法在信噪比上有10-15dB的增益。可以看到,MMSE估计算法需要对 矩形求逆,当OFDM系统的子信道数目N增大时,矩阵的运算量也就会变得十分巨大。因此,MMSE算法 的最大的缺点就是计算量太大,实现起来对硬件的要求比较高。如何在估计性能的下降不多的前提下,对 MMSE估计算法做适当的简化,是一个关键的研究方向 33对MMSE算法的改进 首先可以简化(Xx)的计算,用E{xx}代替x。于是,有 HH(HH (14) SNR ·1373 这里 SNR=EX()o β=E{X()}·E(1/X(k)}2。 对于给定的信号星座图为定值,当子信道相关矩阵Rm与信噪比SNR已知时,对Rm1(Rm+l) SNR 只计算一次。但是矩阵的运算量还是比较大,由于子信道频响的频谱能量主要集中在低频部分,即主 要集中在前G阶,这里G为信道最大多径时延对应的样值个数。因此,设子信道的自相关矩阵可表 示为Rm=UAU的形式,这样可以显著降低MMSE的计算复杂度。这里U为酉矩阵, A=dlag(2,3,…,2)为由Rm的特征值构成的对角阵。由此可得 MMSE U H (15) 这里△n为 +(B/M1),k=1…,m构成的对角阵,为A的前m个特征值,通常可以取m与 循环前缀的长度一致,相应地矩阵U可化简为N×L阶矩阵 4算法性能分析 仿真基于图2所示道频结构的OFDM系统,信道设定为时变信道,包含了多径和由于终端移动产 生的多普勒频移。具体参数为:载波频率2GHz,采样频率6MHz,子载波数N=1024,无符号间干扰。 本仿真与文献[6中的频域LE加线性插值的信道估计性能比较,同时有一条理想估计曲线作为参考。如 图3、图4所示 10 理想模型 须域线性值估计的线性插值 时域最小均方误差 ●。。。●。。●。o。●c 温 o●。。o鲁。。。●o。 o。●0o。●。。o●。 e●。。●。。。。。。 域 o。●D。。● o● ●●。。。●。。。●。 ●o●o●。O。 10 频域 ENNo/dB 图2仿真系统导频结构 图360km/h时LE插值和MMSE算法性能比较 亞 想模型 域线性值估计的线性插倒 域最小均方误差 10 ENNo/dB 图4120km/h时LE插值和MMSE算法性能比较 ·1374· 以上两图显示,在高信噪比情况下,MMSE算法与LE插值算法性能近似,但在低信噪比时,本文提 出的MMSE改进算法较LE插值算法约有2~3dB的性能提升,更接近于理想曲线。 参考文献 [1] Meng-Han Hsieh, Che-Ho Wei. Channel estimation for OFDM systems based on comb-type pilot arangement in frequency selective fading channels. IEEE Transactions on Consumer Electronics, 1998, 44(1 ): 217-225 [2]Tufvesson F Maseng T Pilot Assisted Channel Estimation for OFDM in Mobile Cellular Systems. Proceedings of iEEE Vehicular Technology Conference, Vol 3. Phoenix(AZ USA), 1997. Piscataway (J, USA): IEEE, 1997. 1639-1643 3] Louis L. Scharf, Statistical Signal Processing, Addison-Wesley, 1991 [4] I. J. van de Beek, O. Edfors, M. Sandell,S. K. Wilson, and P 0. Borjesson, "OFDM channel estimation by singular value decomposition", Proc. Of 46IEEE Veh Tech Conf. Pp. 923-927, April1996 [5] Li Y G, Cimini L J, Sollenberger N R. Robus Channel Estimation for OFDM Systems with Rapid Dispersive Fading Channels [J]. IEEE Transactions on Communications, 1998, 46(7): 902-915 [6] Jae Kyoung Moon, Song In Choi. Performance of channel estimation methods for OFDM systems in a multipath fading channels IEEE Transactions on Consumer Electronics, 2000 46(1): 161-170 7]尹长川.多载波宽带无线通信技术.北京:北京邮电大学出版社,200.7 作者简介 王东,男,1978年生,陕西西安人,解放军西安通信学院讲师,在读硕士,主要研究方向为多载波通信 栾英姿,女,1970年生,江苏盐城人,西安电子科技大学副教授,博士,主要研究领域为宽带无线通信和多载波技术。 1375 一种基于MMSE的OFDM系统信道估计改进算法 旧 WANFANG DATA文献链接 作者: 王东,栾英姿 作者单位: 王东(西安电子科技大学,西安,710071;解放军西安通信学院,西安,710106),栾英姿(西安 电子科技大学,西安,710071) 本文链接http://d.g.wanfangdata.comcn/confereNce6442807.aspx

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