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在多径分量数确定的前提下,MIMO-OFDM系统采用传统的基于导频辅助和盲信道估计算法能获得较好性能。实际无线环境中,多径分量数目与幅度都是时变的,则传统信道估计方法不再适用。该文采用随机集理论建模MIMO-OFDM系统信道多径分量数的变化和MIMO信道。基于此模型提出了集中粒子空间重采样方法(CRS),在保留大概率粒子抽样样本的同时主动抛弃小概率抽样样本,以获得更为准确的真实样本逼近。并提出了基于集中重采样Rao-Blackwellised粒子滤波的信道估计方法(RBPFC)。仿真结果表明:所
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OFDM中基于导频的信道估计算法性能分析-Performance analysis algorithms in OFDM estimation based on pilot channel
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移动通信计算机仿真,主要用ppt说明ls，mmse，dft信道估计，和导频的插入-Mobile computer simulation, mainly explained by ppt ls, mmse, dft channel estimation, and pilot insertion
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大规模天线导频污染的信道估计方法和ls最小二乘法-Large-scale antenna pilot pollution of ls channel estimation method and the least square method
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该代码实现的是基于梳状导频的OFDM系统信道估计，对初学者学习信道估计很有帮助。-The code is based on the comb pilot OFDM system channel estimation, channel estimation for beginners to learn helpful.
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生成导频信号，并利用导频进行信道估计，利用两种方法分别进行信道估计，两种方法并进行了比较。-Generating a pilot signal, and using pilot channel estimation
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基于SIMULINK的完整OFDM系统，包括RS信道编码，交织，多种方式调制解调，插入导频，串并变换，信道估计，信道均衡等关键技术。-Based on SIMULINK complete OFDM system, including RS channel coding, interleaving, a variety of ways modulation and demodulation, insertion pilot, serial and parallel conversion, chan
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简单MatlabOFDM程序，实现OFDM编解码，交织编码，卷积编码，LS信道估计，块状导频(Simple MatlabOFDM program, to achieve OFDM codec, interleaved coding, convolutional coding, LS channel estimation, block pilot)
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pilot based channel estimation simulation
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pilot based channel estimation
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基于压缩感知的MASSIVE MIMO信道估计，采用OMP算法解决稀疏信道估计问题。MASSIVE MIMO多小区多用户模型，合成稀疏信道（有效解决导频污染）。(Based on compressed sensing for MASSIVE MIMO channel estimation, OMP algorithm is used to solve the sparse channel estimation problem. MASSIVE MIMO multi cell and multi-
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本程序为基于压缩感知的信道估计算法，其用途在于利用信道的稀疏性来降低导频的使用，获得较好的信道估计精度(This program is a compressed sensing based channel estimation algorithm, which uses the sparsity of the channel to reduce the use of pilot and obtain better channel estimation accuracy.)
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本文考虑了一种新的系统模型，它结合了通用收发器硬件损伤在BSs（配备大型天线阵列）和单天线用户设备（UE）。与传统硬件的传统情况相反，我们表明硬件损伤在信道估计精度和每个UE的下行链路/上行链路容量上创建有限天花板。令人惊讶的是，容量主要受限于UE的硬件，而大规模阵列中的损伤的影响逐渐消失，并且用户间干扰（特别是导频污染）变得可以忽略不计。此外，我们证明了大量的MIMO所提供的巨大自由度可以用来减少发射功率和/或容忍较大的硬件损伤，这允许使用廉价和节能的天线元件。(This paper cons
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实现基于STBC的MIMO_OFDM通信系统在不同信噪比情况下接收端的误比特率的仿真。发射端包括基于基带调制、空时编码、导频插入、IFFT、串并合并以及添加循环前缀；接收端包括去除循环前缀、取出导频估计信道、FFT运算以及并串合并，空时解码等。仿真中采用QPSK、空时编码采用4*3的复正交空时编码矩阵。OFDM子载波数为100，每个子载波传输66个符号，每个符号2比特。IFFT长度为512个符号。发射天线为3个接收天线为2个。(The BER simulation of MIMO_OFDM co
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该程序是一个比较完整的MATLAB程序,它能实于基于导频的OFDM信道估计,包括慢衰落及快衰落信道的估计.(The program is a more complete MATLAB program, it actually made in the pilot-based OFDM channel estimation, including the slow fading and fast fading channel estimation.)
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mimo-ofdm系统基于梳状导频的信道估计,使用最小二乘法,线性内插,(Mimo-ofdm system based on comb pilot channel estimation, using the least square method, linear interpolation,)
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本程序对多径衰落的瑞利信道进行了信道估计，并比较了LS算法，LMMSE算法的误码率(This program estimates the channel of Rayleigh channel with multipath fading, and compares the BER of LS algorithm and LMMSE algorithm.)
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这些文件将在两用户非正交多址（NOMA）系统中实现用于信号检测的深度学习方法[1]。三个主要脚本分别是生成训练数据、训练神经网络和生成测试结果。该神经网络用于相位衰落的静态标量信道，用于NOMA系统中同时检测2个用户的单个子载波上的传输符号。考虑并测试了两种情况：一种是导频符号数目较少，另一种是循环前缀长度较短。在这两种情况下，深度学习方法都比传统的信道估计方法具有更强的鲁棒性。(These files are to implement the deep learning method for
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本篇论文研究的 FDD 模式下的 Massive MIMO OFDM 系统的信道估计方法，通过分析
MIMO OFDM 系统存在的空时共同稀疏性，应用结构化理论处理 Massive MIMO 信道。为了
减少导频的消耗，提出适合的估计方法(In this paper, the channel estimation method of Massive MIMO OFDM system in FDD mode is studied Space-time common sparsity in MI
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