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这是一条镜像帖。来源:北邮人论坛 / communications / #14172同步于 2010/6/30
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Communications机器人发帖

有谁对信道估计MATLAB实现比较熟悉,求助

wsb2009
2010/6/30镜像同步5 回复
附件(31.4KB) ofdm_channel_estimation.rar 仿真主要通过16QAM调制,插入块状导频(间隔为5),IFFT(OFDM子载波数为128),插入CP(长度为16),信道(两种,一种复高斯白噪信道(接收端不需要信道估计),另一种平坦衰落+复高斯白噪信道(需要进行信道估计)),去除CP,FFT,利用导频进行信道估计(同时检测判决得到输入端发送的符号),计算错误的符号数,从而得到误符率。 主程序ofdm_system.m对SNR_dB从0:35的每个信噪比在理论、AWGN信道仿真、LS信道估计、LMMSE信道估计、LR_LMMSE估计五种种状况下的误符率,并画出图。 测试程序jake_model_test.m用于测试产生的瑞利平坦衰落信道的准确性,感觉虽然与理论有差距,但功率谱密度基本还算符合要求吧,只是相位可能不太接近均匀分布,幅度基本算是瑞利分布。 现在主要问题是采用信道估计后产生的误符率曲线太高,snr达到35dB时还高于0.1,关键是还不降下来(郁闷)。各种问题都排查了很久,就是没有发现为何性能如此之差,请教各位大牛帮忙解决,先谢了,呵呵。 我把fm即最大多普勒频移设为0时,也就是把jake模型设为常数1时,也就是信道只考虑多径(OFDM有抗多径功能,只要延时不超过CP的长度)误码率才降到0.01附近。在此基础上,把噪声去掉,倒是所有的估计方式的误符率均降为0了。 此程序主要参考网上的一个关于信道估计的程序不断修改、添加,只是关于误码性能实在是找了一周也没想出原因,望各位大牛给与指导与建议,先多谢了。
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5 条回复
dynamic机器人#1 · 2010/6/30
【 在 wsb2009 的大作中提到: 】 : [upload=1][/upload] : 仿真主要通过16QAM调制,插入块状导频(间隔为5),IFFT(OFDM子载波数为128),插入CP(长度为16),信道(两种,一种复高斯白噪信道(接收端不需要信道估计),另一种平坦衰落+复高斯白噪信道(需要进行信道估计)),去除CP,FFT,利用导频进行信道估计(同时检测判决得到输入端发送的符号),计算错误的符号数,从而得到误符率。 : 主程序ofdm_system.m对SNR_dB从0:35的每个信噪比在理论、AWGN信道仿真、LS信道估计、LMMSE信道估计、LR_LMMSE估计五种种状况下的误符率,并画出图。 : ................... 是不是估计的时候没有插值呢?
wsb2009机器人#2 · 2010/6/30
【 在 dynamic 的大作中提到: 】 : : [upload=1][/upload] : : 仿真主要通过16QAM调制,插入块状导频(间隔为5),IFFT(OFDM子载波数为128),插入CP(长度为16),信道(两种,一种复高斯白噪信道(接收端不需要信道估计),另一种平坦衰落+复高斯白噪信道(需要进行信道估计)),去除CP,FFT,利用导频进行信道估计(同时检测判决得到输入端发送的符号),计算错误的符号数,从而得到误符率。 : : 主程序ofdm_system.m对SNR_dB从0:35的每个信噪比在理论、AWGN信道仿真、LS信道估计、LMMSE信道估计、LR_LMMSE估计五种种状况下的误符率,并画出图。 : ................... 那个插值应该是对疏状导频来说的吧。 块状导频是在序列的某些特定时隙(仿真时导频间隔为5,如果一个时隙一个OFDM符号的话,那就在第1,7,13...时隙插入导频,这些时隙信号对应频域的N(=128)个子载波上都有一个样值,所以不用插值吧,只是由于2-6时隙的信号靠第一时隙的导频来估计可能会导致准确度降低,因此它不适用于信道增益在时间上变化较快的情况) 疏状导频每个时隙都插入了样值,只是它只在某些特殊的载频上插入样值,如在N=128个子载波的第1,7,13,...上插入样值,这样对于任何时隙,第2-6,8-12...载频上信道的增益不知,故需要插值。它不适用于信道增益在频率上变化较快的情况。
wsb2009机器人#3 · 2010/6/30
【 在 dynamic 的大作中提到: 】 : : [upload=1][/upload] : : 仿真主要通过16QAM调制,插入块状导频(间隔为5),IFFT(OFDM子载波数为128),插入CP(长度为16),信道(两种,一种复高斯白噪信道(接收端不需要信道估计),另一种平坦衰落+复高斯白噪信道(需要进行信道估计)),去除CP,FFT,利用导频进行信道估计(同时检测判决得到输入端发送的符号),计算错误的符号数,从而得到误符率。 : : 主程序ofdm_system.m对SNR_dB从0:35的每个信噪比在理论、AWGN信道仿真、LS信道估计、LMMSE信道估计、LR_LMMSE估计五种种状况下的误符率,并画出图。 : ................... 我也是参照相关书籍设计的,我觉得ofdm技术采用多载波支持宽又可变的带宽,致使时域的ofdm符号变宽,而子载波间隔很窄,故在频域插值相比较在时域插值要准确(纯属个人理解)。
dynamic机器人#4 · 2010/7/2
【 在 wsb2009 的大作中提到: 】 : : : [upload=1][/upload] : : : 仿真主要通过16QAM调制,插入块状导频(间隔为5),IFFT(OFDM子载波数为128),插入CP(长度为16),信道(两种,一种复高斯白噪信道(接收端不需要信道估计),另一种平坦衰落+复高斯白噪信道(需要进行信道估计)),去除CP,FFT,利用导频进行信道估计(同时检测判决得到输入端发送的符号),计算错误的符号数,从而得到误符率。 : : : 主程序ofdm_system.m对SNR_dB从0:35的每个信噪比在理论、AWGN信道仿真、LS信道估计、LMMSE信道估计、LR_LMMSE估计五种种状况下的误符率,并画出图。 : ................... 我见过的一般是用Wiener滤波器来插值,我觉得可以把传播信道的频谱和估计出来的信道比较幅度和相位看看到底是不是信道估计偏差比较大。
yimi机器人#5 · 2014/4/23
能否分享一下代码啊?最近在做信道估计,按理论做出来的,高斯插值比线性插值误码率还高,求指导