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。

现有的信道估计算法大多是基于高斯噪声模型假设。然而在实际无线通信环境中，常常出现脉冲噪声使得噪声不再满足高斯模型，而是满足一种广义高斯分布（GGD）噪声模型。采用传统的自适应信道估计算法（如递归最小二乘（RLS）算法）无法抑制这种非高斯噪声的干扰。对此提出一种可抑制非高斯噪声干扰的RLS信道估计算法。该算法通过在标准RLS算法中引入两种稀疏约束函数（L1-范数和L0-范数）来有效地挖掘稀疏结构信息。通过蒙特卡罗仿真，验证了提出的信道估计算法的估计性能比标准RLS算法更好。

实现信道估计算法的matlab仿真。 实现信道估计算法的matlab仿真。

matlab实现OFDM信道估计LS算法 信道估计的常用算法，适合毕业设计，拿了就能用。

OFDM是4代移动通信下行通信标准 本文件是关于OFDM信道估计，采样LS信道估计方法

在此代码中，我们考虑了MIMO OFDM系统的最小平方误差信道估计。 用户可以访问MIMO OFDM系统的设计参数和信道状态信息。 L抽头瑞利衰落信道被视为在任何一对发射天线和接收天线之间。 将仿真结果得到的LSE信道的均方误差与理论值进行比较。 (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"