本文针对通信链路中存在近地多径、收发移动中的问题,构建了基于5G NR PDSCH信道链路模型,在高斯信道上对LS算法、LMMSE算法和基于DFT的LS信道估计算法等的信道估计对比分析,通过Matlab软件进行仿真。结果表明,在高斯信道上,LMMSE算法...本文针对通信链路中存在近地多径、收发移动中的问题,构建了基于5G NR PDSCH信道链路模型,在高斯信道上对LS算法、LMMSE算法和基于DFT的LS信道估计算法等的信道估计对比分析,通过Matlab软件进行仿真。结果表明,在高斯信道上,LMMSE算法信道估计效果最优,LS算法效果最差,基于DFT的LS算法效果介于前两者之间,且与降噪效果密切相关,降噪越好算法效果越接近LMMSE算法。展开更多
针对基于训练序列的智能天线自适应干扰抑制系统,提出了一种最小二乘(Least squares,LS)-最小均方(Least mean squares,LMS)智能天线自适应干扰抑制方法,该方法首先利用小快拍数LS方法为LMS方法提供初始加权矢量,然后用LMS算法更新加权...针对基于训练序列的智能天线自适应干扰抑制系统,提出了一种最小二乘(Least squares,LS)-最小均方(Least mean squares,LMS)智能天线自适应干扰抑制方法,该方法首先利用小快拍数LS方法为LMS方法提供初始加权矢量,然后用LMS算法更新加权矢量。对LS、LMS和LS-LMS三种算法复杂度分析比较得知新方法的计算量较小,在快拍数较大或阵元与快拍数均较大时都能有效地提高计算效率。仿真实验表明,新方法性能优于LMS算法,具有较快的收敛速度,且收敛速度与干扰环境无关。展开更多
文摘本文针对通信链路中存在近地多径、收发移动中的问题,构建了基于5G NR PDSCH信道链路模型,在高斯信道上对LS算法、LMMSE算法和基于DFT的LS信道估计算法等的信道估计对比分析,通过Matlab软件进行仿真。结果表明,在高斯信道上,LMMSE算法信道估计效果最优,LS算法效果最差,基于DFT的LS算法效果介于前两者之间,且与降噪效果密切相关,降噪越好算法效果越接近LMMSE算法。
文摘针对基于训练序列的智能天线自适应干扰抑制系统,提出了一种最小二乘(Least squares,LS)-最小均方(Least mean squares,LMS)智能天线自适应干扰抑制方法,该方法首先利用小快拍数LS方法为LMS方法提供初始加权矢量,然后用LMS算法更新加权矢量。对LS、LMS和LS-LMS三种算法复杂度分析比较得知新方法的计算量较小,在快拍数较大或阵元与快拍数均较大时都能有效地提高计算效率。仿真实验表明,新方法性能优于LMS算法,具有较快的收敛速度,且收敛速度与干扰环境无关。
