m基于深度学习的OFDM+QPSK链路信道估计和均衡算法误码率matlab仿真,对比LS,MMSE及LMMSE传统算法
1.算法仿真效果本程序系统是《m基于深度学习的OFDM信道估计和均衡算法误码率matlab仿真,对比了LS,MMSE以及LMMSE等传统的信道估计算法》的的升级。 升级前原文章链接 增加了训练样本自动产生功能，算法复杂度对比功能，算法抗频偏性能分析功能。 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 随着无线通信的快速发展,5G正逐渐成长为支撑全社会各行业运作的大型...
基于DNN深度学习网络的OFDM信号检测算法的仿真,对比LS和MMSE
1.算法描述 随着无线通信的快速发展,5G正逐渐成长为支撑全社会各行业运作的大型基础性互联网络,其服务范围的大幅扩展对底层技术提出了诸多挑战,尤其是作为物理层关键技术之一的正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)。近来,深度学习因其在计算机视觉以及自然语言处理领域中的优异表现而备受关注,其极强的普适性也为传统通信提供了新...
m基于深度学习的OFDM信道估计和均衡算法误码率matlab仿真,对比了LS,MMSE以及LMMSE等传统的信道估计算法
1.算法描述 随着无线通信的快速发展,5G正逐渐成长为支撑全社会各行业运作的大型基础性互联网络,其服务范围的大幅扩展对底层技术提出了诸多挑战,尤其是作为物理层关键技术之一的正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)。近来,深度学习因其在计算机视觉以及自然语言处理领域中的优异表现而备受关注,其极强的普适性也为传统通信提供了新的发.....
m基于LMMSE+turbo算法的信道估计均衡器误码率仿真,对比LS,DEF以及LMMSE三种均衡算法误码率
1.算法描述 本文推导了符号间干扰（ISI）信道的矢量形状因子图表示。结果图具有树形结构，避免了现有图方法中的短周期问题。基于联合高斯近似，我们在LLR（对数似然比）之间建立了联系由二进制输入和LMMSE（线性最小均方误差）驱动的线性系统的估计器高斯输入驱动的线性系统的估计器。此连接有助于应用最近提出的ISI信道无周期图高斯消息传递技术。 LMMSE+Turbo主要原理见如下文献：从...
信道估计算法误码率仿真,对比不同导频长度,对比不同信道估计算法包括CS-OMP,LS,MMSE
1.算法描述 所谓信道估计，就是从接收数据中将假定的某个信道模型的模型参数出来的过程。如果信道是线性的话，那么信道估计就是对系统冲激响应进行估计。 CS-OMP 正则正交匹配追踪(Regularized OMP)算法在超宽带系统信道估计中的应用。OMP算法在应用于稀疏信号恢复时,具备贪婪算法计算速度快和计算复杂度低的特点。超宽带通信(UWB)系统的信道估计需要估计一组最大径的参数,而OM...
基于DNN深度学习网络的OFDM信号检测算法的matlab仿真,对比LS和MMSE两个算法
1.算法描述 在OFDM系统中，信道估计器的设计上要有两个问题:** 一是导频信息的选择，由于无线信道的时变特性，需要接收机不断对信道进行跟踪，因此导频信息也必须不断的传送: 二是既有较低的复杂度又有良好的导频跟踪能力的信道估计器的设计，在确定导频发送方式和信道估计准则条件下，寻找最佳的信道估计器结构。 正交频分复用(OFDM，Orthogonal Frequency Divisi...
m基于OFDM的OMP压缩感知信道估计算法误码率仿真,对比传统的LS,MMSE以及LMMSE信道估计性能
1.算法描述 正交频分复用技术(orthogonalfrequencydivisionmultiplexing,ofdm)应用在通信系统中可以有效抵抗码间干扰(inter-symbolinterference,isi)。同时，通过在符号间插入循环前缀(cyclicprefix，cp)，可以进一步消除载波间干扰(intercarrierinterference,ici)。因此将ofdm技术应用...
m基于PSO粒子群优化的Hammerstein模型参数辨识算法matlab仿真,对比LS最小二乘法
1.算法概述 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究 。该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发，进而利用群体智能建立的一个简化模型。粒子群算法在对动物集群活动行为观察基础上，利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序...
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