NR SRS信道估计推导公式NR SRS信道估计推导公式

NR SRS信道估计的推导公式如下：

首先，根据SRS的定义，我们可以得到接收信号的模型：

$$y(n) = h(n)x(n) + z(n)$$

其中，$y(n)$是接收信号，$h(n)$是信道，$x(n)$是发送信号，$z(n)$是噪声。

接下来，我们可以通过对上式进行离散傅里叶变换（DFT），得到：

$$Y(k) = H(k)X(k) + Z(k)$$

其中，$Y(k)$、$H(k)$、$X(k)$和$Z(k)$分别是$y(n)$、$h(n)$、$x(n)$和$z(n)$的DFT系数。

然后，我们可以通过解方程组的方式，得到信道系数$H(k)$的估计值$\hat{H}(k)$：

$$\hat{H}(k) = \frac{Y(k)}{X(k)}$$

最后，我们可以将$\hat{H}(k)$进行IDFT（逆DFT）得到时域的信道估计值$\hat{h}(n)$：

$$\hat{h}(n) = \frac{1}{N}\sum_{k=0}^{N-1}\hat{H}(k)e^{j\frac{2\pi}{N}nk}$$

其中，$N$是DFT的长度。

综上所述，NR SRS信道估计的推导公式包括接收信号的模型、DFT变换、信道系数的估计和IDFT变换。

相关问题

NR SRS信道估计推导公式

NR SRS信道估计推导公式可以通过以下步骤进行推导：

1. 假设SRS序列x(n)在时域上的长度为N，其中N为SRS符号数，SRS符号长度为Tc。

2. 假设接收机接收到的SRS信号为y(n)，其中n表示时刻，n=0,1,2,...,N-1。

3. 对接收到的SRS信号进行FFT变换，得到频域上的接收信号Y(k)，其中k表示频率，k=0,1,2,...,K-1，K表示FFT变换后的点数。

4. 通过发送端和接收端的SRS配置信息，可以得到SRS在频域上的位置。假设SRS信号的位置为k0，且接收到的信号经过了频率选择性衰落，假设衰落系数为h(k)，则可以得到SRS的频域响应为：

H(k) = h(k0)delta(k-k0)

其中，delta表示Kronecker Delta函数。

5. 对接收到的SRS信号进行最小二乘估计，得到SRS的频域响应H_hat(k)。假设接收到的SRS信号为y(n)，则可以得到SRS的频域响应为：

H_hat(k) = [sum(y(n)x*(n-k))] / [sum|x(n)|^2]

其中，x*(n-k)表示x(n)的共轭序列，sum表示求和符号，|x(n)|表示x(n)的模。

通过以上步骤，可以得到NR SRS信道估计的推导公式。

NR SRS 信道估计推导公式

NR SRS信道估计可以通过以下公式进行推导：

假设在时隙k中，UE发送了一个包含N_srs个符号的SRS序列，接收端在n个天线上接收到了这个序列。我们用向量r表示接收信号：

r = [r1, r2, ..., rn]^T

其中，ri表示接收到的第i个天线上的信号。

那么，接收信号可以表示为：

r = Hs + n

其中，H是一个n×N_srs的矩阵，表示信道矩阵，s是一个N_srs×1的矩阵，表示发送的SRS序列，n是一个n×1的矩阵，表示噪声。

根据最小二乘法的原理，我们可以通过最小化下面的代价函数来估计信道：

J = ||r - Hs||^2

对s求导并令导数为零，得到：

s = (H^HH)^-1H^Hr

其中，H^H表示H的共轭转置，^-1表示矩阵的逆。

因此，我们可以通过接收到的SRS序列和接收信号来估计信道矩阵H。