1.软件版本

matlab2022a

2.运行方法

    使用matlab2022a或者高版本仿真，运行文件夹中的tops.m或者main.m。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体操作观看提供的程序操作视频跟着操作。

3.部分仿真截图

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4.内容简介

     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出来的过程。如果信道是线性的话，那么信道估计就是对系统冲激响应进行估计。

CS-OMP

    正则正交匹配追踪(Regularized OMP)算法在超宽带系统信道估计中的应用。OMP算法在应用于稀疏信号恢复时,具备贪婪算法计算速度快和计算复杂度低的特点。超宽带通信(UWB)系统的信道估计需要估计一组最大径的参数,而OMP具有能够可靠恢复近似稀疏含噪信号的能力,适用于UWB信道估计。

假设需要重构信号x，现可将信号x抽象为RN空间的N×1维列向量，在RN空间中，任何信号均可以使用N×1的规范正交基向量

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线性表示：

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其中，

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∈RN为投影系数，但仅有K个非零元素（K<

在CS理论中，对需要重构的信号x的采样，实际上是利用M×N的矩阵

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的M个行向量对投影系数向量的一个线性投影过程。信号x经过线性变换后，输出的观测信号y包含M个参数，每一个参数均为信号x的一个观测量，即：

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LS

    在LS估计中，我们使用Y和Y‘’来进行计算，估计出的结果是H’而并非H，若估计的结果H’使得Y’与Y误差最小，则能得到的结果应该是H’与H(带三角)的误差最小，但H(带三角)也不是真实的信道矩阵，其内还包含了一个误差项Z/X，因此对于LS信道估计而言，其结果的精度是受这个误差项影响的，而这个误差项概括来说就是和SNR相关，SNR越大，误差项越小，LS估计精度越高。现依据LS最优准则对上式中H’进行估计，首先给出LS准则的代价函数

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MMSE

依旧是给出假定的信号关系式

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       Y为接收数据（包含多径）大小为Nx1。

       X为先验信息，大小为NXM。

       h为信道冲激响应，大小为MX1。

       Z为噪声，大小为NX1。

       MMSE信道估计的代价函数为

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