信道估计

介绍了OFDM信道估计与均衡的仿真程序，涵盖了MMSE、LS、ZF等多种方法，提供了MATLAB代码，为学习者提供参考。

介绍了两种信道估计方法的Matlab实现，分别是基于梳妆导频的信道估计和均衡。

MATLAB开发：MO-OFDM信道估计脚本详解。这是一个专为MIMO-OFDM信道估计设计的MATLAB脚本，支持多输入多输出系统下的信道状态估计。

该 MATLAB 实现展示了最小均方误差 (MMSE) 信道估计方法的实用实现，该方法用于估计无线通信系统中的信道特性。此实现通过矩阵计算和优化算法提供了准确且高效的信道估计。

参考：K Vasudevan，“通过频率选择性瑞利衰落信道传输的 Turbo 编码 OFDM 信号的相干检测”，IEEE 信号处理计算和控制国际会议，2013 年 9 月 26 日至 28 日，西姆拉。

本仿真研究了在TDS-OFDM系统中，如何利用PN序列进行功率调整以优化信道估计性能。仿真代码使用Matlab 2019b编写，主要包含以下文件：* main.m：主函数文件，用于运行仿真程序。* 其他.m文件：包含调用函数，用于实现具体功能。仿真结果以图表形式展示，并提供详细的代码注释。仿真步骤:1. 将所有文件下载并解压缩到Matlab当前工作目录。2. 在Matlab命令窗口中运行main.m文件。3. 等待程序运行完毕，即可查看仿真结果。其他服务：如需获取完整代码、参考文献或定制Matlab程序等服务，请联系作者。

在AWGN和BSC模型中，使用基于粒子的信念传播进行LDPC解码的信道噪声估计。本代码基于已发表的期刊论文，并进行了进一步改进，删除了参数\lambda以减少自由参数数量。虽然未经优化，PBP估算器仍可能在速度上存在一些限制。若要使用本代码，请引用我们在IEEE TCOM上发表的相关论文。详细引用包括以下论文：L. Cui、S. Wang、S. Cheng、M. Yeary，“使用基于粒子的信念传播的自适应二进制Slepian-Wolf解码”，通信，IEEE交易，59 (9)，2337-2342，2011年9月；S. Wang、L. Cui、S. Cheng、Y. Zhai、M. Yeary、Q. Wu，“使用粒子滤波的噪声自适应LDPC解码”，通信，IEEE交易。

这个存储库实现了董玉迪、王华霞和姚玉东的论文《使用条件GAN进行一比特多用户大规模MIMO的信道估计》。数据集包括通道数据和量化信号数据，可在TensorFlow 2.0上运行cGAN以执行通道估计。每个时期的结果保存在“cGAN_python / Results”文件夹中。

该模型由COST259提出，包含9个抽头延迟线，每个抽头的相对时延、平均功率和多普勒频谱不同。

通过瑞利信道仿真实验，深入理解信道模型，掌握仿真结果的分析方法，为无线通信系统设计奠定基础。