【OFDM通信】多径衰落信道下的正交频分复用OFDM传输,LS均衡方法、MMSE均衡方法与fft完美均衡附matlab代码

   日期:2024-12-19    作者:ira0v 浏览:77    移动:http://w.yusign.com/mobile/quote/1641.html

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正交频分复用 (OFDM) 是一种广泛应用于现代无线通信系统中的多载波调制技术。在多径衰落信道中,OFDM 信号会受到不同路径延迟的影响,导致符号间干扰 (ISI) 和频率选择性衰落 (FSF)。为了克服这些问题,需要采用有效的均衡技术来恢复原始信号。本文将介绍三种常用的 OFDM 均衡方法:最小二乘 (LS) 均衡、最小均方误差 (MMSE) 均衡和 FFT 完美均衡。

1. OFDM 概述

OFDM 是一种将高速数据流分成多个低速子载波进行传输的技术。每个子载波相互正交,避免了子载波之间的干扰。在多径衰落信道中,不同路径的延迟会导致子载波之间的时间差,从而产生 ISI。此外,不同路径的衰减特性也不同,会导致 FSF。

2. 均衡技术

均衡技术旨在消除 ISI 和 FSF,恢复原始信号。常用的 OFDM 均衡方法包括

  • LS 均衡: 是一种简单有效的均衡方法,其原理是通过最小化接收信号与估计信号之间的误差来估计信道响应,并利用估计的信道响应对接收信号进行均衡。

  • MMSE 均衡: 是一种考虑了噪声影响的均衡方法,其原理是通过最小化接收信号与估计信号之间的均方误差来估计信道响应,并利用估计的信道响应对接收信号进行均衡。

  • FFT 完美均衡: 是一种理想情况下可以完全消除 ISI 和 FSF 的均衡方法,其原理是利用 FFT 将接收信号分解为子载波,并对每个子载波进行单独的均衡。

3. 性能比较

三种均衡方法的性能比较如下

  • LS 均衡: 实现简单,计算量小,但对信道估计误差敏感。

  • MMSE 均衡: 比 LS 均衡更鲁棒,对信道估计误差不那么敏感,但计算量更大。

  • FFT 完美均衡: 在理想情况下可以完全消除 ISI 和 FSF,但需要精确的信道估计,并且计算量非常大。

4. 结论

OFDM 均衡技术对于克服多径衰落信道的影响至关重要。LS 均衡、MMSE 均衡和 FFT 完美均衡是三种常用的均衡方法,各有优缺点。实际应用中,需要根据具体的应用场景选择合适的均衡方法。

 
 

[1] 陈少平.时变信道中的正交频分复用系统ICI分析,消除与系统均衡[D].华中科技大学,2004.DOI:10.7666/d.d005715.

[2] 黎光洁,桂洛宁.正交频分复用系统中均衡快衰落信道的方法及装置:CN02160553.X[P].CN1514557A[2024-04-28].

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2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

【OFDM通信】多径衰落信道下的正交频分复用OFDM传输,LS均衡方法、MMSE均衡方法与fft完美均衡附matlab代码

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
2.图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
3 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
4 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
5 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
6 信号处理方面
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7 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电
8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

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