基于大規(guī)模MIMO通信系統(tǒng)的半盲信道估計(jì)算法matlab性能仿真

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3.算法理論概述

??????基于大規(guī)模MIMO通信系統(tǒng)的半盲信道估計(jì)算法涉及多個(gè)步驟拘悦，其原理和數(shù)學(xué)公式概括如下：

???????首先否淤，MIMO系統(tǒng)需要發(fā)送已知的訓(xùn)練序列，在接收端進(jìn)行初始的信道估計(jì)。當(dāng)發(fā)送有用的信息數(shù)據(jù)時(shí)，接收端會(huì)利用初始的信道估計(jì)結(jié)果進(jìn)行判決更新，以完成實(shí)時(shí)的信道估計(jì)陨献。

???????在此基礎(chǔ)上，半盲信道估計(jì)算法結(jié)合了盲估計(jì)和基于訓(xùn)練序列估計(jì)這兩種方法的特點(diǎn)懂更。一般來講眨业，通過設(shè)計(jì)訓(xùn)練序列或在數(shù)據(jù)中周期性地插入導(dǎo)頻符號(hào)來進(jìn)行估計(jì)是一種常見的方式。

半盲信道估計(jì)的數(shù)學(xué)公式可以表示為：

H^S = (1/T) * Σ_t=1^T [y_t * conj(H_t) / (1 + Σ_i=1^L * conj(H_i) * y_t * conj(H_i)^*)] （5）

??????其中沮协，H^S是大規(guī)模MIMO信道的估計(jì)結(jié)果龄捡，y_t是接收信號(hào)向量，conj(H_t)是H_t的共軛轉(zhuǎn)置慷暂，L是導(dǎo)頻符號(hào)的數(shù)量聘殖，conj(H_i)^*是H_i的共軛轉(zhuǎn)置的復(fù)數(shù)共軛。

???????這個(gè)公式基于盲估計(jì)的思想行瑞，利用了調(diào)制信號(hào)本身固有的奸腺、與具體承載信息比特?zé)o關(guān)的一些特征，或是采用了判決反饋的方法來進(jìn)行信道估計(jì)蘑辑。同時(shí)洋机，通過在發(fā)送的有用數(shù)據(jù)中插入已知的導(dǎo)頻符號(hào)坠宴，可以得到導(dǎo)頻位置的信道估計(jì)結(jié)果洋魂，進(jìn)而利用導(dǎo)頻位置的信道估計(jì)結(jié)果，通過內(nèi)插得到有用數(shù)據(jù)位置的信道估計(jì)結(jié)果喜鼓。

???????因此副砍，半盲信道估計(jì)算法不僅利用了基于訓(xùn)練序列的初始估計(jì)和實(shí)時(shí)判決更新，也結(jié)合了盲估計(jì)的方法特點(diǎn)庄岖，可以更加準(zhǔn)確地估計(jì)大規(guī)模MIMO信道豁翎。

??????需要注意的是，半盲信道估計(jì)算法在實(shí)際應(yīng)用中還需要考慮其他因素隅忿，如訓(xùn)練序列設(shè)計(jì)心剥、導(dǎo)頻符號(hào)的選擇和插入邦尊、判決反饋機(jī)制的實(shí)現(xiàn)等。這些因素都可能對(duì)算法的性能和實(shí)際應(yīng)用產(chǎn)生影響优烧。因此蝉揍，在實(shí)際應(yīng)用中需要根據(jù)具體情況進(jìn)行算法優(yōu)化和調(diào)整。

4.部分核心程序

%EM算法收斂所需的迭代

nIter = 1;

Yp???= Y(:,1:L_polit,:);???? %與導(dǎo)頻序列相對(duì)應(yīng)的部分

qmse1?= zeros(1,len); %EM算法的MSE

for k=1:len %計(jì)算所有SNR的EM算法的MSE

???G0?? = zeros(Nant,Nuser); %初始狀態(tài)

???mIu0 = zeros(Nuser,N);??

???sgm0 = zeros(Nuser,Nuser);?

???for i=1:nIter

???????G0 = (Yp(:,:,k)*Polits' + Y(:,L_polit:N-1,k)*mIu0(:,L_polit:N-1)')/(Polits*Polits' + mIu0(:,L_polit:N-1)*mIu0(:,L_polit:N-1)' + (N-L_polit)*sgm0);

???????for j=1:N

????????????mIu0(:,j) = (G0'*G0 + sigmaNu(k)*eye(Nuser))\(G0'*Y(:,j,k));

???????end

???????sgm0 = sigmaNu(k)*eye(Nuser)/(G0'*G0 + sigmaNu(k)*eye(Nuser));

???end

???qmse1(k) = trace(abs((G-G0)'*(G-G0)))/mean(beta2);?

end

nIter = 5;