ls 信道估计matlab代码Residual_CNN 使用 MATLAB R2020b 重复名为“Deep Residual Learning Meets OFDM Channel Estimation”的论文的结果 它被定义为 ReEsNet。 我认为他们没有发布代码，所以我不确定我所做的是否百分百正确，所以玩得开心。 这是一个在 MATLAB 中实现残差神经网络的简单演示。 它确实是我的零件代码的一个版本，但很久以前，所以如果有任何错误，请告诉我。 它有效，至少我可以向您发送经过训练的 DAG NN 的副本。 如果您有任何问题，请告诉我。 %% 修剪 去看看详情。 Pruning.m 用于修剪神经网络。 DAG 是只读结构，这就是为什么我们需要一个模块来进行修剪的原因。 CDF_Layerweights.m 用于查看权重的 CDF 并输出准备修剪的权重的位置，以便 Pruning.m 进行修剪。 %% MMSE MMSE_Channel_Tap.m 是基于 jakes 模型的假设。 LMMSE.m 是线性 MMSE，使用 profile 查看一些信息，所以我把它作为一个模块。 ％

ls信道估计matlab代码 LTEchannelestimation Channel estimation in LTE using MMSE and LS with Mobility MATLAB code

BEM 基函数扩展模型相关matlab代码，包含信道估计及其均衡 Demo: N=64; ap = ones(N,1); I_path_M = 1;% 假设的数据传输信道下的子径个数，该参数大于H_Path_M/P即可。 I_Dopl_D = 32;% 假设的数据传输信道下的子径个数 I_Dop_Max = 1 ; %假设的信道最大多普勒 iA = calc_iA(ap,I_path_M,I_Dopl_D,I_Dop_Max); iH = calc_iH(iA,ap_estm,I_path_M,I_Dopl_D,I_Dop_Max,'ZF');

比较三种信道估计算法的MSE曲线，通过MSE来比较他们的性能

针对信道路径数未知的大规模多输入多输出（MIMO，multi-input multi-output）系统，提出一种稀疏度自适应的压缩感知信道估计方法——块稀疏自适应匹配追踪（BSAMP，block sparsity adaptive matching pursuit）算法。利用大规模MIMO系统子信道的联合稀疏性，通过设置阈值及寻找最大后向差分位置对支撑集原子进行快速初步选择，同时考虑了观测矩阵非正交性造成的能量弥散，提高算法的估计性能；通过正则化对原子进行二次筛选，以提高算法的稳定性。仿真表明，该算法能快速、准确地恢复稀疏度未知的大规模MIMO信道信息。

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