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机构地区:[1]南京航空航天大学航天学院,江苏南京210002
出 处:《计算机技术与发展》2015年第5期138-142,共5页Computer Technology and Development
基 金:国家自然科学基金资助项目(61102069;61301105);南京航空航天大学研究生创新基地(实验室)开放基金资助项目(kfjj130134)
摘 要:针对MIMO-OFDM系统,在MIMO信道的基础上,讨论了基于线性最小均方误差(Linear Minimum Mean Square Error,LMMSE)的时域信道估计算法,并与经典的最小二乘(Least Square,LS)估计算法进行了对比,分析了该算法的估计精度和对噪声的抑制作用。仿真中采用经典的抽头延迟线模型,建立了收发天线间的复信道增益矩阵。理论分析和仿真实验表明,相比LS信道估计算法,LMMSE算法提高了信道估计的精度,降低了信道估计的误码率和均方误差,使接收端的检测性能更接近理想信道估计的性能。The channel estimation algorithm based on Linear Minimum Mean Square Error ( LMMSE) in the time domain is discussed in MIMO-OFDM system based on MIMO channel,compared with the classical Least Square ( LS) estimation algorithm,analyze the estima-tion accuracy of the algorithm and noise inhibition. Using classical tapped delay line model,establish a complex channel gain matrix be-tween the transmitting and receiving antennas. The theoretical analysis and simulation experiments show that LMMSE channel estimation algorithm improves the accuracy of the detection and reduces the error rate and mean square error of channel estimation compared with LS channel estimation algorithm,which makes performance of the receiving end is closer to the ideal channel estimation performance.
关 键 词:多输入多输出-正交频分复用 时域信道估计 最小二乘 线性最小均方误差
分 类 号:TP31[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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