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简介

此存储库包含无线通信系统中使用的各种信道估计技术。重点是这些技术的实施和分析，通过有效估计信道来提高数据传输的准确性和效率。

信道估计是无线通信中的一个关键过程，它使接收器能够估计信道的状态并减轻其对传输信号的影响。此存储库提供：

• 流行的通道估计技术的实现。
• 这些技术在不同条件下的性能比较分析。
• 用于了解信道估计的理论和应用的文档和资源。

涵盖的技术

1. 最小二乘法 （LS） 估计
2. 最小均方误差 （MMSE） 估计
3. 贝叶斯通道估计
4. 基于深度学习的信道估计

有用的链接

• Logistic 回归模型的贝叶斯分析
• https://in.mathworks.com/help/stats/bayesian-analysis-for-a-logistic-regression-model.html
• 在 Google Colab 中使用 Sionna 进行 OFDM MIMO 检测
• https://colab.research.google.com/github/nvlabs/sionna/blob/main/examples/OFDM_MIMO_Detection.ipynb
• 用于 5G 信道估计的深度学习数据合成
• https://www.mathworks.com/help/5g/ug/deep-learning-data-synthesis-for-5g-channel-estimation.html

代码展示

clc;
clear;
​
N = 1000; % Number of symbols
x = randi([0 1], 1, 2*N);
​
% QPSK Modulation (Baseband)
xmod = ((1-2*x(1:2:end)) + 1j * (1-2*x(2:2:end))) / sqrt(2);
​
% Alamouti STBC Encoding
s1 = xmod(1:2:end);
s2 = xmod(2:2:end);
s = [s1; s2];
s = [s; [-conj(s(2,:)); conj(s(1,:))]];
​
% Channel: Assume two independent channels (MISO)
h1 = (randn(1, N/2) + 1j * randn(1, N/2)) / sqrt(2);
h2 = (randn(1, N/2) + 1j * randn(1, N/2)) / sqrt(2);
​
% Noise generation
noise = (randn(2, N/2) + 1j * randn(2, N/2)) / sqrt(2);
​
snr_db = 0:2:20; % SNR values in dB
ber = zeros(size(snr_db)); % To store BER values
​
for i = 1:length(snr_db)
    snrdb = snr_db(i);
    snrlin = db2pow(snrdb);
​
    % Received signal with noise through the channels
    yrx1 = h1 .* s(1,:) + h2 .* s(2,:) + sqrt(1/snrlin) * noise(1,:);
    yrx2 = h1 .* s(3,:) + h2 .* s(4,:) + sqrt(1/snrlin) * noise(2,:);
​
    % Alamouti STBC Decoding
    y1 = yrx1;
    y2 = yrx2;
​
    % Combined received signal
    r1 = conj(h1) .* y1 + h2 .* conj(y2);
    r2 = conj(h2) .* y1 - h1 .* conj(y2);
​
    % Normalize received signals
    h_combined = abs(h1).^2 + abs(h2).^2;
    r1 = r1 ./ h_combined;
    r2 = r2 ./ h_combined;
​
    % Combine received symbols
    r_combined = reshape([r1; r2], 1, []);
​
    % QPSK Demodulation
    ydemod = zeros(1, 2*N);
    ydemod(1:4:end) = real(r1) < 0; % In-phase component
    ydemod(2:4:end) = imag(r1) < 0; % Quadrature component
    ydemod(3:4:end) = real(r2) < 0; % In-phase component
    ydemod(4:4:end) = imag(r2) < 0; % Quadrature component
​
    % BER Calculation
    BERcount = sum(xor(ydemod, x));
    ber(i) = BERcount / (2 * N);
end
​
% Plot BER vs SNR
figure;
semilogy(snr_db, ber, '-o');
grid on;
xlabel('SNR (dB)');
ylabel('BER');
title('BER vs SNR for MISO QPSK with Alamouti STBC');
​

完

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