cdma中的信道估計設計與仿真(演講稿)-資料下載頁
2025-06-05 09:49本頁面
【正文】 濾波長度的不斷減小，信道均方誤差的估計值和真實值也越接近，由此可以看出此方法的信道估計與濾波長度有著密切的關系；同時該方法使用比較簡單，多用于簡單的信道均方誤差計算中。 該訓練序列信道估計產生了 抽頭系數(shù)為 陣，根據(jù)這個信道矩陣產生一個 64*64新矩陣。仿真當中序列長度為 64*64，信道長度 64*64；根據(jù)仿真 圖形分別研究了最小均方誤差和最小二乘的均方誤差。 仿真過程中我們選取了 5個不同的信噪比點分別是 5dB、10dB、 15dB、 20dB、 25dB； 通過運行程序 得出 12組不同的均方誤差數(shù)據(jù)， 取其平均值 ，得到入圖 ： X軸表示信噪比 SNR， Y軸表示均方誤差 MSE； *點連接的曲線表示最小二乘 (LS)的均方誤差曲線， ?點連接的曲線表示最小均方誤差 MMSE的均方誤差曲線。通過上面 12組的均方誤差數(shù)據(jù)我們取其平均值，由仿真圖形比較可以得出，在信噪比相同的情況下， 如 5dBSNR ? 時， MMSE的平均均方誤差要小于 LS的平均均方誤差。接下來我們再選取了三個不同的信噪比值，如圖所示取SNR 分別等于 10dB、 15dB、 20dB的時候進行了比較，此時我們觀察圖形可以看出，雖然 MMSE的均方誤差還是要小于 LS的均方誤差，但隨著信噪比值的增大，誤差在逐漸縮?。挥捎?最小二乘法擁有十分簡單的線性表達式，這不僅使它易于計算，更重要的是，在正態(tài)誤差的假定下，它擁有較完善的小樣本理論，使得基于它的統(tǒng)計推斷易于操作且概率 計算簡單易行。其它的方法雖也可能具有某種優(yōu)點，但由于缺乏最小二乘法所具備的上述特性，故仍不可能取代最小二乘法的位置。
畢業(yè)設計相關推薦
鄂ICP備17016276號-1