【信道估计】基于最小二乘实现MIMO_OFDM信道估计附Matlab代码

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内容介绍

摘要

多输入多输出正交频分复用（MIMO-OFDM）技术在现代无线通信系统中广泛应用。信道估计是 MIMO-OFDM 系统中的一项关键技术，它可以为数据传输提供准确的信道信息。本文介绍了一种基于最小二乘（LS）算法的 MIMO-OFDM 信道估计方法，该方法具有较高的估计精度和较低的计算复杂度。

引言

信道估计在 MIMO-OFDM 系统中至关重要，它可以补偿信道失真，提高数据传输的可靠性和吞吐量。传统的信道估计方法包括最小均方误差（MMSE）算法和最大似然（ML）算法，但这些方法的计算复杂度较高。为了降低计算复杂度，本文提出了一种基于 LS 算法的 MIMO-OFDM 信道估计方法。

LS 算法原理

LS 算法是一种经典的线性回归算法，其目标是找到一组系数，使得预测值与真实值之间的误差平方和最小。在 MIMO-OFDM 信道估计中，LS 算法可以表示为：

h = (X^H X)^-1 X^H y

其中：

• h 为信道估计值

• X 为发送的已知训练序列

• y 为接收到的信号

• H 为共轭转置

MIMO-OFDM 信道估计过程

基于 LS 算法的 MIMO-OFDM 信道估计过程如下：

1. **发送已知训练序列：**发送端发送一个已知的训练序列，该序列包含正交的子载波。

2. **接收信号：**接收端接收训练序列并进行采样。

3. **构造数据矩阵：**将发送的训练序列和接收到的信号构造为数据矩阵 X 和 y。

4. **求解 LS 方程：**使用 LS 方程计算信道估计值 h。

部分代码

function [ofdm chan] = MIMO_OFDM_LSE_CHAN_EST(ofdmIn,chanIn)%% Help    % In this code we consider the least square error channel estimation for a    % MIMO OFDM system. The user have access to the design parameters of    % the MIMO OFDM system and the channel state information. The L-tap    % Rayleigh fading channel is considered between any pair of the transmit and    % receive antenna. The mean squared error of the LSE channel obtained    % by the simulation result is compared with theory.     %    % source paper     : "Optimal Training Design for MIMO OFDM Systems in Mobile Wireless Channels"    %    % Author           : Hamid Ramezani        % Author's contact : http://ens.ewi.tudelft.nl/~ramezani/    % Matlab Vession   : 7.13.0.564 (R2011b)    %    %======================================================================    %                               Inputs    %======================================================================    % Input parameters are (if not set the defalt value will be set)        % ofdm.Nb      = 1e2;                 % number of blocks        % ofdm.Nt      = 2;                   % number of transmit antennas            % ofdm.Nr      = 4;                   % number of receive antennas        % ofdm.K       = 128;                 % number of subcarriers            % ofdm.G       = 1/4;                 % Guard interval percentage            % ofdm.Mod     = 4;                   % QPSK Modulation        % ofdm.PSpace  = 1;                   % subcarrier space between two pilots    % channel parameters        % chan.SNR_dB  = 15;                  % signal to noise ratio        % chan.L       = 6;                   % number of taps in each transmit-receive antenna    % control parameters        % ofdm.ifDemodulateData = 1;          % (1,0) if 1, the code demodulates the transmitted via LS data and calculates the BER        % ofdm.ifDisplayResults = 1;          % (1,0) if 1, display the results in the command window    %======================================================================    %                               Outputs    %======================================================================    % The main outputs are listed below        % chan.MSE_Theory           % Minimum squared error of LSE channel estimation in theory        % chan.MSE_Simulation       % Minimum squared error of LSE channel estimation in simulations        % ofdm.BER                  % Bit Error Rate if ofdm.ifDemodulateData = 1​    % if you have any question about this code, and you have bought this    % code, send me and email with title RAY01_MIMO_OFDM_LSE_CHAN. I will    % reply you as soon as possible.    % Copywrite: Written by Hamid Ramezani, all rights are reserved.    % Distribution of this file is not allowed.%% Parameters    % system parameters (independent)    ofdm.Nb      = 1e2;                 % number of blocks    ofdm.Nt      = 2;                   % number of transmit antenna        ofdm.Nr      = 4;                   % number of receive antenna    ofdm.K       = 128;                 % number of subcarriers        ofdm.G       = 1/4;                 % Guard interval percentage        ofdm.Mod     = 4;                   % QPSK Modulation        ofdm.PSpace  = 1;                   % pilot space between two pilots        % channel parameters    chan.SNR_dB  = 15;                  % signal to noise ratio    chan.L       = 6;                   % number of channel taps between each transmit-receive antenna        % control parameters    ofdm.ifDemodulateData = 1;          % (1,0) if 1, the code demodulates the transmitted data via LS algorithm, and calculates the BER    ofdm.ifDisplayResults = 1;          % (1,0) if 1, displays the results in the command window        % inserting input data to the default data    if nargin > 2        error('Only two arguments can be set as inputs')    elseif nargin == 2        % updating the set parameters        S = fieldnames(ofdmIn);        for nS = 1:length(S)             ofdm.(S{nS}) = ofdmIn.(S{nS});        end        S = fieldnames(chanIn);        for nS = 1:length(S)             chan.(S{nS}) = chanIn.(S{nS});​    end​

⛳️ 运行结果

性能分析

本文通过仿真评估了基于 LS 算法的 MIMO-OFDM 信道估计方法的性能。仿真结果表明，该方法具有以下优点：

• **高估计精度：**与 MMSE 和 ML 算法相比，LS 算法的信道估计精度较高。

• **低计算复杂度：**LS 算法的计算复杂度远低于 MMSE 和 ML 算法。

• **鲁棒性好：**LS 算法对信道噪声和干扰具有较好的鲁棒性。

结论

本文提出了一种基于 LS 算法的 MIMO-OFDM 信道估计方法。该方法具有较高的估计精度、较低的计算复杂度和较好的鲁棒性。仿真结果表明，该方法可以有效地估计 MIMO-OFDM 信道，为数据传输提供准确的信道信息。

参考文献

[1] 彭明金,李智.基于叠加训练序列的MIMO-OFDM信道估计[C]//第五届江苏计算机大会.0[2024-02-15].

[2] 何奇文,苏建欢,邹琦萍.MIMO-OFDM系统的信道估计算法[J].科技信息(学术版), 2008.

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1 各类智能优化算法改进及应用

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2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

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2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

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3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

4 无人机应用方面

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5 无线传感器定位及布局方面

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6 信号处理方面

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7 电力系统方面

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8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合