【OFDM通信】基于块状导频的信道估计算法仿真含Matlab源码（ofdm通过多径信道matlab）

【OFDM通信】基于块状导频的信道估计算法仿真含Matlab源码（ofdm通过多径信道matlab）

1 简介

首先对OFDM系统中基于导频辅助的信道估计算法进行研究,为了降低复杂度,利用奇异值分解(SVD)给出一种低阶近似的信道估计器。仿真结果表明LMMSE算法利用信道相关特性增加了运算量,但可以获得较好的估计效果,其简化算法(SVD)的性能略有下降,且随着信噪比增大,会出现"地板效应"。

2 部分代码

function ray_chann=rayleighnew(nsamp,tstp,fd,counter)%****************** variables *************************% idata : input Ich data % qdata : input Qch data % iout : output Ich data% qout : output Qch data% ramp : Amplitude contaminated by fading% rcos : Cosine value contaminated by fading% rsin : Cosine value contaminated by fading% nsamp : Number of samples to be simulated % tstp : Minimum time resolution % fd : maximum doppler frequency % no : number of waves in order to generate fading % counter : fading counter % flat : flat fading or not % (1->flat (only amplitude is fluctuated),0->nomal(phase and amplitude are fluctutated) %******************************************************no=25;if fd ~= 0.0 ac0 = sqrt(1.0 ./ (2.0.*(no + 1))); % power normalized constant(ich) as0 = sqrt(1.0 ./ (2.0.*no)); % power normalized constant(qch) %ic0 = counter; % fading counter pai = 3.14159265; wm = 2.0.*pai.*fd; n = 4.*no + 2; ts = tstp; wmts = wm.*ts; paino = pai./no; xc=zeros(1,nsamp); xs=zeros(1,nsamp); ic=[1:nsamp]+counter; for nn = 1: no cwn = cos( cos(2.0.*pai.*nn./n).*ic.*wmts ); xc = xc + cos(paino.*nn).*cwn; xs = xs + sin(paino.*nn).*cwn; end cwmt = sqrt(2.0).*cos(ic.*wmts); xc = (2.0.*xc + cwmt).*ac0; xs = 2.0.*xs.*as0; %ramp=sqrt(xc.^2+xs.^2); %rcos=xc./ramp; %rsin=xs./ramp; ray_chann=xc+j*xs;else ray_chann=ones(1,nsamp);end% ************************end of file***********************************

3 仿真结果

4 参考文献

[1]丁敬校, 王可人, 陈小波. 基于块状导频的OFDM信道估计[J]. 信息技术, 2011(7):4.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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