好的信道估计算法
LS信道估计算法
LS 信道估计假设OFDM 系统模型用下式表示：P P P Y X H W =+ （1）式中H 为信道响应；P X 为已知的导频发送信号；P Y 为接收到的导频信号；P W 为在导频子信道上叠加的AWGN 矢量。
LS 为最小二乘(Least —Square)信道估计， LS 算法就是对（1）式中的参数H 进行估计，使函数（2）最小。
ˆˆˆˆ()()()()H H P P P P P P P PJ Y Y Y Y Y X H Y X H =--=-- （2） 其中P Y 是接收端导频子载波处的接受信号组成的向量；ˆˆP PY X H =是经过信道估计后得到的导频输出信号；ˆH是信道响应H 的估计值。
ˆˆ{()()}0ˆH P P P P Y X H Y X H H∂--⇒=∂ 由此可以得到LS 算法的信道估计值为：11,()H H P LS P P P P P P H X X X Y X Y --==可见，LS 估计只需要知道发送信号P X ，对于待定的参数H ，观测噪声P W ，以及接收信号P Y 的其它统计特征，都不需要其它的信息，因此LS 信道估计算法的最大优点是结构简单，计算量小，仅通过在各载波上进行一次除法运算即可得到导频位置子载波的信道特征。
但是，LS 估计算法由于在孤寂时忽略了噪声的影响，所以信道估计值对噪声干扰以及ICI 的影响比较敏感。
在信道噪声较大时，估计的准确性大大降低，从而影响数据子信道的参数估计。
LMMSE 算法的实现流程：首先我们得到LMMSE 算法的相关公式：211ˆˆ*((()()))P P P H LMMSE HH H H W LS H R R diag X diag X H σ--=+其中P H 为导频子载波的CFR （振幅因素衰减），P HH R 表示所有子载波与导频子载波的互协方差，P P H H R 表示导频子载波的自协方差。
ˆLMMSE H 代表信道的阶跃响应。
srs信道估计算法
SRS（Spatial Reuse Signaling，空间复用信号）信道估计算法是用于多输入多输出（MIMO）系统的一种信道估计方法。
在MIMO-OFDM（正交频分复用）系统中，SRS 信道估计算法可以在不使用导频符号的情况下对信道进行估计。
SRS 算法的主要优点是提高频谱效率和降低误码率。
SRS 信道估计算法的基本原理如下：
1. 在发送端，数据流经过调制后，分成多个子流并在不同天线之间进行分配。
2. 在接收端，每个天线接收到的信号是各个子流信号的叠加。
通过在接收端对信号进行解调，可以将各个子流分离出来。
3. 利用接收到的信号之间的相互关系，可以估计出信道的矩阵。
这个过程通常涉及一定的迭代计算。
4. 一旦获得信道矩阵，就可以在发送端和接收端进行信道均衡和编码解码操作，从而提高系统的性能。
SRS 信道估计算法在实际应用中有很多变体，如基于最小均方误差（MMSE）的SRS 算法、基于最大似然（ML）的SRS 算法等。
这些变体在性能和计算复杂度之间取得平衡，以满足不同场景的需求。
SRS 信道估计算法在实际应用中可能受到多径效应、信道间干扰和噪声等因素的影响。
因此，在实际系统设计中，需要根据具体场景选择合适的信道估计算法，并加以优化。
OFDM系统信道估计几种插值算法综述
） ｝ １ Ｎ － ｌ”
ｋ ＝。１，
，
（ ６ ）
度为Ｎ的数据序列｛ ｘ （ ｋ ） ） 。Ｉ ＤＦ Ｔ 模块将（ ｘ （ ｋ ） ） 用下面 的等式
从频域信号变换到时域信号：
假 定 没有 Ｊ Ｓ Ｊ ，Ｉ （ ｋ ） 是 多普勒 频移 产生 的 Ｉ Ｃ Ｉ ，
这 种算法与基于训练 序列 的算法相 比虽然节约 了带宽 但 仍有 自身的缺点 。算法的运算量太大， 灵活性很差，在实
时 系统 中 的 应 用 受 到 了限 制 。在 本 文 中 。 主 要 对 基 于 训 练
序列ＯＦ Ｄ Ｍ系统 的信道估计插值算法予 以讨论 。
１ ＯＦ Ｄ Ｍ系统的信道估计原理
， ，
’ ） ， ／ Ｗ ）
这里（ △ 厂 ） 为频域导频间隔；（ ） 为信道的 相干
（ ， ？ ） 一Ｎｇ
Ｎ—ｌ （ ５ ）
带 宽。显然，为 了进行准确 的信 道估计，导频 间隔要小于
信 道 的相 干带宽 ， 由上式 可 以得到 ０≤ １ ，但 这样
ｙ （ ｎ ） ＝ ， （ ， ？ ）ｎ ： ｏ ，１ ，…． ． ， Ｎ － １
接下来对ｙ （ ｎ ） 做Ｄ Ｆ Ｔ 变换：
会 降低系统的传输效率，所 以在系统的传输效率对信道估 计 性能之间有一个折 中，也就 是说选择的导频 间隔既能够
２ 基于训练 序列ＯＦ Ｄ Ｍ系统的信道估计插 值算 法
非导频 子载波 上 的信道信 息要 依靠 导频 子载 波的估 （ ４ ） 计值 来决定，通常是通过插值 算法来实现的，所 以基于梳 状 导频的信道估计算法与基于块状 导频的信道估计算法相 比，它对频偏的影响更敏感 。基于 梳状导频的信道估计算
信道估计总结
寒假信道估计技术相关内容总结目录第一章无线信道....................................... 错误!未定义书签。
概述........................................................ 错误!未定义书签。
信号传播方式................................................ 错误!未定义书签。
移动无线信道的衰落特性...................................... 错误!未定义书签。
多径衰落信道的物理特性...................................... 错误!未定义书签。
无线信道的数学模型.......................................... 错误!未定义书签。
本章小结.................................................... 错误!未定义书签。
第二章 MIMO-OFDM系统................................. 错误!未定义书签。
MIMO无线通信技术........................................... 错误!未定义书签。
MIMO系统模型........................................... 错误!未定义书签。
MIMO系统优缺点......................................... 错误!未定义书签。
OFDM技术................................................... 错误!未定义书签。
OFDM系统模型........................................... 错误!未定义书签。
AWGN信道中的信噪比估计算法
AWGN信道中的信噪比估计算法一、本文概述本文旨在探讨和分析在加性白高斯噪声（AWGN）信道中的信噪比（SNR）估计算法。
AWGN信道是一种理想的通信信道模型，其中噪声是加性的、白色的，并且服从高斯分布。
在实际的无线通信系统中，SNR是一个关键的参数，它直接影响到通信系统的性能和可靠性。
因此，准确地估计SNR对于优化系统性能、提高通信质量和实现可靠的数据传输至关重要。
本文将首先介绍AWGN信道的基本概念和特性，包括噪声的统计特性和其对信号的影响。
随后，将详细讨论几种常用的SNR估计算法，如基于统计特性的估计算法、基于信号处理的估计算法以及基于机器学习的估计算法等。
这些算法各有优缺点，适用于不同的应用场景和信道条件。
本文还将对这些SNR估计算法的性能进行评估和比较，包括它们的估计精度、计算复杂度以及鲁棒性等方面。
通过仿真实验和理论分析，我们将揭示各种算法在不同SNR水平和信道条件下的表现，并为实际应用中的SNR估计提供有益的参考和指导。
本文还将探讨SNR估计算法在无线通信系统中的应用，如信道编码、调制解调、信号检测等方面。
通过合理的SNR估计，可以有效地提高通信系统的性能，实现更可靠的数据传输和更高的频谱效率。
本文将对AWGN信道中的SNR估计算法进行全面而深入的探讨，旨在为无线通信领域的研究和实践提供有益的参考和启示。
二、AWGN信道中的信噪比估计方法概述在加性白高斯噪声（AWGN）信道中，信噪比（SNR）估计是一项关键任务，它对于无线通信系统的性能优化、错误控制以及信号恢复等方面具有重要影响。
SNR估计的准确性直接影响到接收机的性能，因此，开发高效、准确的SNR估计算法一直是无线通信领域的研究热点。
在AWGN信道中，SNR通常定义为信号功率与噪声功率的比值。
由于噪声是白噪声，即其功率谱密度在所有频率上都是恒定的，因此SNR可以简化为信号幅度与噪声幅度的比值。
然而，在实际通信系统中，由于信号受到多种干扰和失真的影响，准确估计SNR变得十分困难。
注意力机制CNN的毫米波大规模MIMO系统信道估计算法
第４４卷 第１期系统工程与电子技术Ｖｏｌ．４４ Ｎｏ．１２０２２年１月ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＪａｎｕａｒｙ ２０２２文章编号：１００１ ５０６Ｘ（２０２２）０１ ０３０７ ０６ 网址：ｗｗｗ．ｓｙｓ ｅｌｅ．ｃｏｍ收稿日期：２０２０１２３１；修回日期：２０２１０６２３；网络优先出版日期：２０２１１０１１。
网络优先出版地址：ｈｔｔｐ：∥ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／１１．２４２２．ＴＮ．２０２１１０１１．１１００．００６．ｈｔｍｌ基金项目：贵州省科学技术基金（黔科合基础［２０１６］１０５４）；贵州省联合资金（黔科合ＬＨ字［２０１７］７２２６）；贵州大学２０１７年度学术新苗培养及创新探索专项（黔科合平台人才［２０１７］５７８８）；贵州省科技计划（黔科合ＳＹ字［２０１１］３１１１）资助课题 通讯作者．引用格式：刘紫燕，马珊珊，梁静，等．注意力机制ＣＮＮ的毫米波大规模ＭＩＭＯ系统信道估计算法［Ｊ］．系统工程与电子技术，２０２２，４４（１）：３０７ ３１２．犚犲犳犲狉犲狀犮犲犳狅狉犿犪狋：ＬＩＵＺＹ，ＭＡＳＳ，ＬＩＡＮＧＪ，ｅｔａｌ．ＡｔｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍｂａｓｅｄＣＮＮｃｈａｎｎｅｌｅｓｔｉｍａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎｍｉｌｌｉｍｅｔｅｒ ｗａｖｅｍａｓｓｉｖｅＭＩＭＯｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０２２，４４（１）：３０７ ３１２．注意力机制犆犖犖的毫米波大规模犕犐犕犗系统信道估计算法刘紫燕 ，马珊珊，梁 静，朱明成，袁 磊（贵州大学大数据与信息工程学院，贵州贵阳５５００２５） 摘 要：在室外光线追踪通信场景下，针对毫米波大规模多输入多输出（ｍｕｌｔｉｐｌｅｉｎｐｕｔｍｕｌｔｉｐｌｅｏｕｔｐｕｔ，ＭＩ ＭＯ）信道具有稀疏特性、系统受噪声因素影响导致信道估计精度低的问题，提出一种基于图像去噪的注意力机制卷积神经网络信道估计方法。
ofdm信道估计算法
ofdm信道估计算法OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing）是目前广泛应用于无线通信系统中的一种调制技术。
在OFDM系统中，信道估计是一个非常重要的环节，它对于系统性能的影响非常大。
本文将介绍OFDM信道估计算法的原理和应用。
我们来了解一下OFDM技术。
OFDM技术将整个带宽划分成多个子载波，每个子载波之间是正交的，因此可以同时传输多个子载波上的数据。
这样可以提高频谱利用率和抗多径衰落能力，是一种非常适合无线通信的调制技术。
在OFDM系统中，信号经过多径传播后会受到时延和幅度失真等影响，因此需要进行信道估计来对信号进行校正。
信道估计的目标是估计出信道的频率响应，即每个子载波上的信道增益和相位。
OFDM信道估计算法主要分为基于导频的方法和基于非导频的方法。
基于导频的方法是在发送端插入已知的导频信号，接收端通过接收到的导频信号来估计信道。
这种方法的优点是估计精度较高，但需要占用一部分带宽来发送导频信号，降低了系统的数据传输速率。
常用的导频插入方法有均匀插入导频和不均匀插入导频两种。
基于非导频的方法是通过接收到的数据信号来估计信道。
这种方法不需要占用额外的带宽，提高了系统的数据传输速率。
常用的非导频方法有最小二乘法（LS）、最小均方误差法（MMSE）和最大似然法（ML）等。
最小二乘法是一种常用的OFDM信道估计算法，它通过最小化接收信号和估计信号之间的均方误差来估计信道。
最小二乘法估计的信道响应是线性的，适用于多径传播环境。
但是最小二乘法对于噪声的鲁棒性较差，当信噪比较低时容易出现误差。
最小均方误差法是在最小二乘法的基础上引入了噪声的统计特性，通过最小化接收信号和估计信号之间的均方误差来估计信道。
最小均方误差法的估计精度较高，但计算复杂度较大。
最大似然法是基于统计学原理的一种OFDM信道估计算法。
它通过最大化接收信号的似然函数来估计信道。
最大似然法的优点是可以利用接收信号的统计特性来提高估计精度，但计算复杂度较高。
信道估计总结 (2)
信道估计总结LS和半盲信道估计目录一、信道估计概述 (3)二、MIMO系统模型 (4)三、波束成形半盲信道估计 (4)3.1波束成形半盲信道估计概述 (4)3.2传统的最小二乘信道估计 (5)3.3半盲信道估计 (6)A．正交导频设计 (6)B．接收波束成形估计u1 (6)C．发送波束成形估计v1 (7)3.4CLSE和半盲信道估计比较 (8)3.5总结 (10)四、OPML半盲信道估计 (10)4.1概述 (10)4.2W已知的情况下，估计酋矩阵Q (11)A．正交导频ML估计（OPML） (11)B．通用导频的迭代ML估计（IGML） (11)4.3盲估计W (13)4.4仿真结果 (13)4.5总结 (14)参考文献 (14)信道估计总结------LS和半盲信道估计一、信道估计概述移动无线通信系统的发送端所发送的信号经过无线信道传输后，由于无线信道的时变性和多径传播性，会引起传输信号的幅度和相位畸变，同时会产生符号间干扰。
如果采用MIMO 系统，则各发送天线间也会互相干扰。
在通信系统中，需要信道估计参数进行分集合并、相干解调检测和解码，在MIMO环境下，待估计的信道参数个数随着天线个数的增加线性增加，信道估计成为构建系统的难点。
所以，为了在接收端恢复正确的发射信号，找到一种高精度低复杂度的信道估计方法是必要的。
所谓信道估计，就是从接收数据中将假定的某个信道模型的模型参数估计出来的过程。
MIMO系统实现大容量的前提是接收机能对接收到的来自各发送天线的信号进行很好的去相关处理，而进行这一处理的必要条件是接收端对信道进行比较精确的估计，获得较准确的信道信息，从而能够正确地恢复被干扰和噪声污染的信号。
在MIMO通信系统中，空时信道的估计和跟踪相对于SISO系统更加复杂，同时对系统误码性能和容量有很大的影响。
这一复杂性主要表现在两个方面：快速移动通信环境所导致的信道时变特性；多径时延扩展的长度较大使得信道变成频率选择性信道，即一个时变的FIR矩阵信道，此时估计与跟踪的实现是较困难的。
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LS信道估计
假设OFDM系统模型用下式表示：
PPP
YXHW
（1）
式中H为信道响应；PX为已知的导频发送信号；PY为接收到的导频信号；
P
W
为在导频子信道上叠加的AWGN矢量。
LS为最小二乘(Least—Square)信道估计， LS算法就是对（1）式中的参数
H
进行估计，使函数（2）最小。
ˆˆˆˆ
()()()()HHPPPPPPPPJYYYYYXHYXH
（2）
其中PY是接收端导频子载波处的接受信号组成的向量；ˆˆPPYXH是经过信
道估计后得到的导频输出信号；ˆH是信道响应H的估计值。
ˆˆ
{()()}0ˆHPPPPYXHYXHH
由此可以得到LS算法的信道估计值为：
11,()HHPLSPPPPPPHXXXYXY
%
可见，LS估计只需要知道发送信号PX，对于待定的参数H，观测噪声PW，
以及接收信号PY的其它统计特征，都不需要其它的信息，因此LS信道估计算法
的最大优点是结构简单，计算量小，仅通过在各载波上进行一次除法运算即可得
到导频位置子载波的信道特征。但是，LS估计算法由于在孤寂时忽略了噪声的
影响，所以信道估计值对噪声干扰以及ICI的影响比较敏感。在信道噪声较大时，
估计的准确性大大降低，从而影响数据子信道的参数估计。
LMMSE算法的实现流程：
LMMSE算是MMSE的特例，在这种情况下，基于接收数据的估计值是接收数据的线性变
换，
在数据统计特性已知的情况下，某些时候可以直接求解，比如维纳解；
在数据统计特性未知但是平稳的时候，可以通过递归迭代的算法求解，诸如：LMS算法
首先我们得到LMMSE算法的相关公式：
211ˆˆ*((()()))PPPHLMMSEHHHHWLSHRRdiagXdiagXH
其中PH为导频子载波的CFR（振幅因素衰减），PHHR表示所有子载波与导频子
载波的互协
方差，PPHHR表示导频子载波的自协方差。ˆLMMSEH代表信道的阶跃响应。从公式
中可以看出LMMSE使用子载波间的协方差以及SNR等信息进行信道估计。
因为H-1(diag(X)diag(X))可以作为一个常量。则H-1(diag(X)diag(X))可以替换为其
期望值：2H-1E{(diag(x)diag(x))}=IWSNR，其中I代表单位矩阵。
所以，上式又可变为1ˆˆ*()PPPLMMSEHHHHLSHRRIHSNR。
其中，星座因子与采用的调制方式有关：对于16QAM调制为17／9；对于QPSK
调制为1。SNR是每个符号的信噪比；ˆLSH表示参考信号处由LS估计的信道冲激
响应值；
因为要进行求逆运算，所以运算的复杂度较高。如果参考信号的子载波数目较多，
则求逆运算会变得很复杂。下面则将对LMMSE算法进行改进。
在这里我们采用了奇异值分解的方法对估计器进行低阶近似。将信道的自相关函
数分解为:HHHR =UU。
则原公式可以化为：0ˆˆ00nHSVDLMMSELSHUUH
其中111()diag(,....,)NNISNRSNRSNR.这样在某种程度上
就可以大大减少运算量。
插值算法
在估计完导频子载波处的信道传输函数后，数据子载波处的信道响应可以通
过在相邻的导频子载波间插值得到。不同的插值算法具有不同的计算复杂度和性
能，下面讨论一些常用的插值算法。
1． 线性插值法
线性插值就是利用前后相邻的2个导频子载波的信道响应，来线性地计算出
处于它们之间的数据子载波上的信道响应。对于第k个子载波，采用线性插值算
法，其信道的频域响应为：
1
ˆˆˆˆˆ
()()(){[(1)]()}ppPHkHmLlHmLHmLHmLL
(,0)kmLllL
式中 (1)mLkmL，L为导频子载波之间的距离(即fN)，m为导频的相对
位置，下同。
2． 二阶插值法
二阶插值算法的性能要优于线性插值。这种方法利用了前后相邻3个导频子
载波的信息进行二阶插值，得到第k个子载波的信道频域响应为：
101ˆˆˆˆˆ()()(1)()(1)ppPHkHmLlCHmCHmCHm
其中，1(1)2C，0(1)(1)C，1(1)2C且1L。
3． 时域插值法
时域插值算法是一种基于补零和 DFT/IDFT运算的高精度插值算法。先将已
估计出的导频子载波处的信道频域响应ˆ{(),0,1,...,1}ppHkkN进行IDFT变换
得：
12/0ˆ()()(01)ppNjknNpppkGnHkenN
然后，按下式将信号pN点插值到N点
(),0/2()0,/2/2(),/21PPNPPPPPGnnNGnNnNNGnNNNNnN
最后，对()NGn进行DFT变换得到所有子载波上的信道的频域响应：
12/0ˆ()()(01)PNjknNNnHkGnekN
算法运算的复杂度用每个子载波上的信道频域响应所需要执行的乘法次数
M
N
和加法次数AN衡量，各插值算法的计算复杂度见表1所列。
表1 插值算法的计算复杂度
Table 1 Numeration complication of interpolation algorithms
算法
M
N
A
N
线性差值 1 2
二阶差值 3 2
时域差值
22(log)/2(log)/2pNN 22loglogp
NN
各种插值算法的估计精度从高到低依次为：时域变换插值算法、二阶插值算
法、线性插值算法。在高信噪比环境下，时域变换算法不会像另2种算法那样产
生平台效应，不会由于插值算法的平台效应限制系统性能的提升。