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基于OFDM的接收机部分,关于插入导频和训练序列的对比-pilot insert, PN insert, channel estimation based on DTMB
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一整套OFDM系统的实现程序，基于梳状导频图案的OFDM系统估计，采用LS信道估计方法，和线性插值法，信道采用瑞丽多径信道。-A whole set of OFDM system, the implementation of the program of OFDM system based on comb pilot pattern, estimates using the LS channel estimation method, and the linear interpolation me
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OFDM基于块状导频的信道估计算法仿真，包括LS LMMSE估计算法-OFDM based on the massive pilot channel estimation algorithm simulation, including the LS LMMSE estimation algorithm
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实现了OFDM系统在接收端的信道估计和信道均衡的方法，其中考虑了训练序列以及导频的作用-OFDM system is realized at the receiving end of the channel estimation and channel equalization method, wherein the training sequence and considering the effect of the pilot
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MIMO信道均衡与估计：在高斯信道环境下，LTE系统中，基于导频的信道估计。-MIMO channel equalization and estimation: In the Gaussian channel environment, LTE system, based on pilot channel estimates.
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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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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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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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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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