【導(dǎo)讀】域有很大的應(yīng)用前景。它將高速的數(shù)據(jù)流分解成許多低速率子數(shù)據(jù)流，利。能力強(qiáng)，頻帶利用率高，能有效地對(duì)抗多徑衰落。Transform）方法使各個(gè)子信道的調(diào)制和解調(diào)變得非常容易。對(duì)信道的當(dāng)前特性進(jìn)行估計(jì)。這種技術(shù)的基本原理是在系統(tǒng)的發(fā)射端每隔一定的時(shí)間插入。MMSE估計(jì)、LS估計(jì)、SVD估計(jì)。通過MATLAB軟件進(jìn)行仿真，對(duì)三種。信道估計(jì)方法及他們的特點(diǎn)進(jìn)行了分析和比較。最后我們可以看出MMSE. 復(fù)雜度皆介于前兩者之間。

　　

【正文】 0。 time_ls=0。 time_ls_add=0。 time2=0。 err_svd=0。 time_svd=0。 time_svd_add=0。 time3=0。 for l=1:length(SNR_dB) num_of_err_mmse=0。 num_of_err_ls=0。 num_of_err_svd=0。 %輸入二進(jìn)制信號(hào) input=input_b(N,NL)。 %進(jìn)行十六進(jìn)制調(diào)制 qam_out=invert(N,NL,input)。 %插入導(dǎo)頻信號(hào) [qam_pilot,count]=insert_pilot(N,NL,interval,pilot,qam_out)。 %進(jìn)行快速逆離散傅里葉變換 qam_pilot_ifft=ifft(qam_pilot,N)。 %插入循環(huán)前綴 trans_o=insert_cp(num,qam_pilot_ifft)。 %多徑信道的影響 nn=5。 %多徑數(shù) 37 delay=[0,1e5*[,1]]。 %各徑時(shí)延 fc=1e+9。 %載波頻率 t_interval=。 %t_interval 為離散信道抽樣時(shí)間間隔 v=6000/3600。 %移動(dòng)速率，單位 m/s var_pow=[0,10*log10(exp(1)),10*log10(exp(2)),10*log10(exp(3)),10*log10(exp(4))]。 %各徑信噪比 counter=[0 40000 60000 80000 100000]。 trans_s=multipath_channg(trans_o,nn,var_pow,delay,v,fc,t_interval,N,counter)。 %噪聲標(biāo)準(zhǔn)差 snr=10^(SNR_dB(l)/10)。 [nnl,mml]=size(trans_s)。 spow=0。 for k=1:nnl for b=1:mml spow=spow+real(trans_s(k,b))^2+imag(trans_s(k,b))^2。 end end spow=spow/(N*NL)。 %每個(gè) OFDM 符號(hào)的平均能量 sgma=sqrt(spow/(2*snr))。 %加入隨機(jī)高斯白噪聲 rece_siganl=add_noise(sgma,trans_o)。 %去掉循環(huán)前綴 cut_cp=cut_insert_cp(num,rece_siganl)。 %離散傅里葉變換 receive_signal_y=fft(cut_cp,N)。 %分離導(dǎo)頻信號(hào)和有用信號(hào) [pilot_signal,signal]=separate_pilot(interval,count,receive_signal_y)。 %信道自相關(guān)函數(shù) L=5。 %最大時(shí)延對(duì)符號(hào)間隔的歸一化 Rhh=Rhhh(N,L)。 %Rhh 信道自相關(guān)函數(shù) %三種估計(jì)算法 %MMSE 估計(jì)修正 tic modify_signal=mmse(N,NL,interval,count,pilot,Rhh,sgma,pilot_signal,signal)。 38 modify_signal_b=de_modulation(modify_signal)。 modify_signal=invert(N,NL,modify_signal_b)。 num_of_err_mmse=error_stat(qam_out,modify_signal)。 %誤碼數(shù)統(tǒng)計(jì) err_mmse(l)=num_of_err_mmse/KL %誤碼率 time_mmse(l)=toc。 time1=time1+time_mmse(l)。 %運(yùn)算所用時(shí)間 %LS 估計(jì)修正 tic modify_signal=ls(N,NL,interval,count,pilot,pilot_signal,signal)。 modify_signal=invert(N,NL,modify_signal_b)。 num_of_err_ls=error_stat(qam_out,modify_signal)。 %誤碼數(shù)統(tǒng)計(jì) err_ls(l)=num_of_err_ls/KL %誤碼率 time_ls(l)=toc。 time2=time2+time_ls(l)。 %運(yùn)算所用時(shí)間 % SVD 估計(jì)修正 tic modify_signal=svd(N,NL,interval,count,pilot,Rhh,p,sgma,pilot_signal,signal)。 modify_signal_b=de_modulation(modify_signal)。 modify_signal=invert(N,NL,modify_signal_b)。 num_of_err_svd=error_stat(qam_out,modify_signal)。 %誤碼數(shù)統(tǒng)計(jì) err_svd(l)=num_of_err_svd/KL %誤碼率 time_svd(l)=toc。 time3=time3+time_svd(l)。 %運(yùn)算所用時(shí)間 end %時(shí)間統(tǒng)計(jì) time_mmse_add=time1 time_ls_add=time2 time_lmmse_add=time3 %畫圖 semilogy(SNR_dB,err_mmse,39。ko39。,SNR_dB,err_ls,39。g*39。,SNR_dB,err_svd,39。rd39。) axis([0,1e3,1]) title(39。誤碼率曲線圖 39。) xlabel(39。信噪比 (db)39。) ylabel(39。誤碼率 39。) text(,39。圓圈標(biāo)記曲線為 MMSE39。) 39 text(,39。星號(hào)標(biāo)記曲線為 SVD39。) text(,39。菱形標(biāo)記曲線為 LS39。) grid on %產(chǎn)生二進(jìn)制數(shù)據(jù)流子程序 function x=input_b(N,NL) for i=1:NL input_0=rand(1,4*N)。 %輸入的二進(jìn)制數(shù)據(jù)序列 for j=1:4*N if input_0(j) input(i,j)=1。 else input(i,j)=0。 end end end x=input。 %將二進(jìn)制數(shù)據(jù)流進(jìn)行 16QAM 調(diào)制子程序 function inputqam_0=invert(N,NL,input_1) for j=1:NL for n=1:N for ic=1:4 qam_input(ic)=input_1(j,(n1)*4+ic)。 %qam 的輸入 end qam_out(n,j)=qam16(qam_input)。 %每一列表示一個(gè) OFDM 符號(hào) end end inputqam_0=qam_out。 %插入導(dǎo)頻信號(hào)子程序 function [x,y]=insert_pilot(N,NL,interval,pilot,matrix_1) pilot_0=pilot。 %導(dǎo)頻信號(hào)的二進(jìn)制值 pilot_1=qam16(pilot_0)。 %導(dǎo)頻信號(hào)的 16qam 值 matrix_1=matrix_1.39。 %非共軛轉(zhuǎn)置 q=1。 %q 表示轉(zhuǎn)置后的行數(shù)即 NL w=1。 count=0。 %插入導(dǎo)頻信號(hào)的次數(shù) 40 while q=realmax for e=1:N insert_qam_out(w,e)=pilot_1。 end w=w+1。 count=count+1。 y=count。 for ic=1:interval %每隔 interval 個(gè)插入導(dǎo)頻信號(hào) for e=1:N insert_qam_out(w,e)=matrix_1(q,e)。 end q=q+1。 w=w+1。 x=insert_qam_out.39。 %非共軛轉(zhuǎn)置 .39。 if qNL return end end end y=count。 %插入循環(huán)前綴子程序 function x=insert_cp(num,matrix) [m,n]=size(matrix)。 for i=1:num %循環(huán)前綴 CP 的長度 for j=1:n insert_cp_0(i,j)=matrix((mnum+i),j)。 end end for i=1:m for j=1:n insert_cp_0((i+num),j)=matrix(i,j)。 end end x=insert_cp_0。 %Monte Carlo 方法生成正弦波疊加法需要的各參數(shù)值子程序 41 function [f_i,c_i,theta_i]=parameter_classical(N_i,var,fmax) sigma=sqrt(var)。 un=rand(1,N_i)。 f_i=fmax*sin(pi*un/2)。 c_i=sigma*sqrt(2/N_i)*ones(size(un))。 theta_i=rand(1,N_i)*2*pi。 %正弦疊加法生成瑞利過程 function ray_chan=rayleigh(var_power,samp_num,t_interval,fmax) %var_power 為該徑平均功率單位 db； %samp_num 為離散信道采樣數(shù) %t_interval 為抽樣時(shí)間間隔 。 %fmax 為最大多普勒頻移 val_pow=10^(var_power/10)。 var_u=var_power/。 gauss_u1=zeros(1,samp_num)。 gauss_u2=zeros(1,samp_num)。 N_i=25。t=(0:samp_num1)*t_interval。 [f_1,c_1,theta_1]=parameter_classical(N_i,var_u,fmax)。 [f_2,c