大规模MIMO系统信道估计与信号检测算法研究

应用了典型的MMSE算法对MIMO-OFDM信道进行估计,包含有详细的说明 (a typical application MMSE algorithm for MIMO-OFDM channel estimation, contains detailed explanations)

基于导频的最小二乘（LS）估计方法的优点是结构简单、容易实现，但对噪声和干扰敏感。为了抑制噪声和干扰，引入了整体最小二乘法（TLS）进行信道估计，并给出了整体最小二乘法的公式。该方法同时考虑了信道噪声和信道时变特性。理论分析和仿真结果表明，该算法能有效消除噪声和干扰，较好地恢复传输信号。

大规模MIMO通信的贝叶斯信道估计

采用LS和MMSE算法对OFDM系统进行信道估计，很不错，含有详细的解析 (using LS and MMSE algorithm OFDM system channel estimation, with detailed analysis)

基于压缩感知的信道估计技术论文，简单介绍压缩感知的相关技术，对于初学者很有帮助！介绍了利用压缩感知技术实现信道估计的应用

迫零算法的信道估计与均衡的matlab实现，适合初学者

道估计是指描述物理信道对输入信号影响而进行研究的过程，其目的在于识别每组发送天线与接收天线之间的信道冲激响应。本文主要研究了基于训练序列的信道估计, 首先阐述了无线信道中信号的传播方式、信号的损失以及衰落效应、多径效应、时变效应等特性。接着在介绍信道特性的基础上着重介绍了比较经典的时域和频域信道估计方法，并从时域的角度介绍了最小二乘算法。最后对基于训练序列的信道估计进行仿真实验，比较均方误差大小，给出仿真曲线和结果分析。

OFDM的信道估计技术，利用simulink实现LS信道估计算法

在正交频分复用（OFDM）系统中，针对常用的信道估计算法不能有效地抑制信道冲激响应中循环前缀长度内噪声的不足，提出了一种改进的基于离散傅里叶变换（DFT）的信道估计算法。该算法是一个多次迭代的过程，通过最小二乘算法获得导频位置处的信道频域响应，经过逆傅里叶变换后，利用时域内引入的能量增长速率函数来判断信道冲激响应分布情况，以便对其进行消噪处理，最后通过多次迭代进一步抑制子载波间干扰和加性高斯白噪声。仿真结果表明，无论在多普勒频移较小还是较大的情况下，该算法的估计性能均优于最小二乘（LS）信道估计算法、传统基于DFT的信道估计算法和基于阈值的信道估计算法。在系统误比特率为[10-2]时，改进的基于DFT的信道估计算法比其他算法有3~5 dB的性能增益。