基于前导训练序列的MB-OFDM信道估计pdf,基于前导训练序列的MB-OFDM信道估计

matlab最简单的代码DNN_detection_via_keras 这是使用keras的OFDM系统中用于信道估计和信号检测的深度学习功能的最简单实现。 我尽力简化了代码，以便每个人都可以轻松地遵循它。 可以参考原始的tensorflow版本代码。 与其他框架（例如tensorflow，pytorch ， MXNet等）相比，此keras版本是最简单的实现。 一些参考 根据许多读者的评论，我写了一个本文的简单博客，这可能对中国研究者了解本文的主要思想有帮助，您可以在以下网址找到该博客： 第一的 该问题已解答了一些常见问题，希望能对您有所帮助。 此外，如果这项工作对您有帮助，请加注星标或分叉该仓库以支持我。 要求 tensorflow-gpu> = 1.12.0因为代码是在tensorflow 2.0发布之前编写的。 数据集 我已将所需的数据集上传到 密码： 1234 正如一些读者所提到的，我还提供了for Google驱动程序。 这些是通过保存从原始提供的.txt文件加载的numpy数组生成的。 然后，直接将channel_train.npy和channel_test.npy移至当

针对LED通信系统中信道估计性能低的问题，提出了将正交频分复用（OFDM）系统与多输入多输出（MIMO）技术相结合的可见光通信系统及其基于信噪比的自适应信道估计算法。通过对最小二乘法(LS)、最小均方误差(MMSE)、离散傅里叶变换改进最小二乘法(LS-DFT)、离散傅里叶变换改进最小均方误差(MMSE-DFT)以及分布式压缩感知同步正交匹配追踪（DCS-SOMP）5种信道估计方法的研究，确定了信噪比的临界阈值。当信噪比低于临界阈值时，采用MMSE-DFT算法进行信道估计；当信噪比高于临界阈值时，选用DCS-SOMP算法进行数据重构并恢复信道脉冲响应矩阵。仿真结果表明，当信噪比为1 dB~40 dB时, 所提算法的均方误差得到有效降低（2.95 dB~15 dB），且LED通信系统的通信质量得到提高。

针对大规模 MIMO系统信道估计精度低及反馈方案较为复杂的问题，在差分信道估计及反馈方案上提出了一种基于系数相关性的压缩采样匹配追踪（BCC-CoSAMP）算法。该算法将CoSAMP算法中衡量两个向量之间关系的内积替换为基于相关系数的向量关系判定，从而较快地选出与原始信号相关性强的原子，达到提高信道估计精度的目的。仿真结果表明，与CoSAMP算法相比，所提出的BCC-CoSAMP算法在低信噪比情况下，信道估计精度平均有5 dB的提高，同时能平均提高系统总速率1.25 bit/(s.Hz)。

大规模MIMO系统中基于压缩感知的稀疏信道估计

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。