ls信道估计matlab仿真

LS信道估计是一种基于最小二乘法的信道估计方法。在Matlab中，可以使用矩阵运算实现LS信道估计。以下是一个简单的LS信道估计Matlab仿真代码：

% LS信道估计
N = 64; % 子载波数
M = 4; % QAM调制阶数
data = randi([0 M-1],N,1); % 随机生成发送数据
qam_data = qammod(data,M); % QAM调制
ifft_data = ifft(qam_data); % IFFT
cp_len = 16; % 循环前缀长度
cp_data = [ifft_data(end-cp_len+1:end);ifft_data]; % 添加循环前缀

% 信道模型设置
EbNo = 10; % 信噪比
snr = EbNo + 10*log10(log2(M)*N/(N+cp_len)); % 计算信噪比
channel = [0.8 0.2 0.5 0.1 0.3]; % Rayleigh信道衰落系数
noise = sqrt(0.5)*randn(size(cp_data)); % 高斯白噪声

% 添加噪声和信道衰落
rx_data = filter(channel,1,cp_data) + 10^(-snr/20)*noise;

% 接收信号去除循环前缀
rx_data = rx_data(cp_len+1:end);

% 信道估计
pilot_num = 8; % Pilot符号数
pilot_data = qammod(randi([0 M-1],pilot_num,1),M); % 随机生成Pilot符号
pilot_pos = [1:7:N]; % Pilot符号位置
H = zeros(pilot_num,N); % 信道矩阵
for i = 1:pilot_num
    H(i,pilot_pos(i)) = 1; % 填充Pilot符号位置
end
y = rx_data(pilot_pos); % 接收Pilot符号
h = pinv(H)*y; % 最小二乘估计

% 数据解调
rx_qam = rx_data./h;
rx_data = qamdemod(rx_qam,M);

% 比特错误率计算
ber = sum(data ~= rx_data)/length(data);
disp(['BER = ',num2str(ber)]);

这是一个基本的LS信道估计Matlab仿真代码，您可以根据您的需求进行修改。