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m基于rbf神经网络和遗传算法优化的MIMO-OFDM系统信道估计算法matlab仿真,包括操作录像+word设计文档

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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

 

4.内容简介

   算法上的区别我不是很清楚了,不是研究这一块,太深的也不懂。但常用的信道估计算法比如LS/ML估计,LMMSE估计都可以用,只是形式上有点变化。值得一提的是,配备了OFDM的MIMO系统,往往工作在频率选择性衰落信道中,一般称为宽带MIMO系统,在某种程度上其信道估计比平衰落信道中的窄带MIMO要容易。因为导频在空域的正交使得我们仅需要将多对收发天线考虑成多个单对收发天线即可,也就是说可以将MIMO系统变为SISO系统来分析。

     MIMO-OFDM系统模型的接收端原理图如图4所示。即各个接收天线收到相应的OFDM符号后,先进行时频同步处理,然后去掉相应的CP,接着进行OFDM解调(FFT),最后根据信道估计的结果进行检测解码,恢复出接收比特流。

创作时间:2022-11-10 22:05:19

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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

 

4.内容简介

   算法上的区别我不是很清楚了,不是研究这一块,太深的也不懂。但常用的信道估计算法比如LS/ML估计,LMMSE估计都可以用,只是形式上有点变化。值得一提的是,配备了OFDM的MIMO系统,往往工作在频率选择性衰落信道中,一般称为宽带MIMO系统,在某种程度上其信道估计比平衰落信道中的窄带MIMO要容易。因为导频在空域的正交使得我们仅需要将多对收发天线考虑成多个单对收发天线即可,也就是说可以将MIMO系统变为SISO系统来分析。

     MIMO-OFDM系统模型的接收端原理图如图4所示。即各个接收天线收到相应的OFDM符号后,先进行时频同步处理,然后去掉相应的CP,接着进行OFDM解调(FFT),最后根据信道估计的结果进行检测解码,恢复出接收比特流。

创作时间:2022-11-10 22:05:19