基于LMMSE的半盲信道估计代码

以下是基于LMMSE的半盲信道估计的MATLAB代码示例：

% 生成QPSK调制的随机信号
M = 4; % 调制阶数
k = log2(M); % 每个符号的比特数
n = 10000; % 生成的符号数
msg = randi([0 M-1],n,1); % 生成随机符号
txSig = qammod(msg,M,'gray'); % QPSK调制

% 生成Rayleigh衰落信道
chan = rayleighchan(1/1000,100); % 时延100s，采样率1000Hz
rxSig = filter(chan,txSig);

% 半盲信道估计
trainSig = txSig(1:100); % 用前100个符号来训练
trainRxSig = rxSig(1:100);
trainH = trainRxSig./trainSig;
SNR = 10;
noiseVar = 10^(-SNR/10);
H = zeros(n,1);
H(1:100) = trainH;
for i = 101:n
    y = rxSig(i);
    x = txSig(i);
    w = sqrt(noiseVar/2)*(randn(1,1)+1j*randn(1,1));
    yHat = H(i-1)*x + w;
    H(i) = (conj(x)*yHat)/(conj(x)*x);
end

% 对比真实信道和估计信道
figure
plot(abs(chan.PathGains),'b')
hold on
plot(abs(H),'r')
legend('真实信道','估计信道')

该代码首先生成QPSK调制的随机信号，并在Rayleigh衰落信道上传输，然后使用前100个符号来训练半盲信道估计器，并通过LMMSE算法估计信道。最后，使用真实信道和估计信道进行对比。