基于深度学习网络的5G通信链路信道估计算法matlab仿真
1.算法描述 深度学习（英语：deep learning），是一个多层神经网络是一种机器学习方法。在深度学习出现之前，由于诸如局部最优解和梯度消失之类的技术问题，没有对具有四层或更多层的深度神经网络进行充分的训练，并且其性能也不佳。但是，近年来，Hinton等人通过研究多层神经网络，提高学习所需的计算机功能以及通过Web的开发促进培训数据的采购，使充分学习成为可能。结果，它显示出高性能，压...
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瑞利信道下对比ZF-SIC,MMSE-SIC,MRC三种均衡算法的误码率matlab仿真
1.算法描述 移动通信系统的性能在很大程度上决定于无线信道的特性。单发单收系统无线信道的特性已经研究得很透彻，针对其各通信标准所采用的载频、带宽、环境等都有权威机构给出实测的信道模型。对于多天线信道而言，许多单天线的概念都被继承了下来，如路径传播损耗、阴影衰落、多径衰落 损耗、长期衰落、短期衰落、相干时间、相干带宽、频率选择性衰落、平坦衰落等 , 所采用的信道模型也基本都是单天线情况下的一些...
m基于机器学习MLP的OFDM信道估计误码率matlab仿真,对比LS和MMSE两种信道估计算法
1.算法描述 信道估计器是接收机一个很重要的组成部分。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。 **在实际设计中，导频信息的选择和最佳估计器的设计通常...
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...
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matlab的光通信的信道估计，均衡，抑制papr误码率仿真,对比ZF,RLS,MMSE三种算法
1.算法描述可见光通信的信道估计，均衡，抑制papr。不考虑光信道，用传统的无线通信的OFDM的信道估计，均衡，抑制papr 信道估计，均衡最好有两个以上的方法比较%本次仿真载频为2GHz，带宽1MHz，子载波数128个，cp为16%子载波间隔为7.8125kHz%一个ofdm符号长度为128us，cp长度为16us%采用16QAM调制方式%最大doppler频率为132Hz%多径信道为5径，.....
m基于rbf神经网络和遗传算法优化的MIMO-OFDM系统信道估计算法matlab仿真
1.算法描述 MIMO-OFDM的信道估计：时，频，空三个域都要考虑，尤其是在空域，不同天线发射的导频序列需要相互正交，否则在接收端无法区分各个导频，造成导频污染，就无法正确地估计信道。正交的方法有很多，可以是时间上错开，在某个时间只允许某个天线发送。也可以在频率上错开。还可以让导频信号本身就是正交的（例如Alamouti coding）。如下图所示： 算法上的区别我不是很清楚了，不...
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