基于matlab的mimo-ofdm的信道估计

基于matlab的mimo-ofdm的信道估计，内含代码及论文

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% EE359 final project Fall 2002
% Channel estimation for a MIMO-OFDM system
% By Shahriyar Matloub               
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clc;
clear all;
%close all;
i = sqrt（-1）;
Rayleigh = 1;
AWGN = 0;                             % for AWGN channel 
MMSE = 0;                             % estimation technique
Nsc = 64;                             % Number of subcarriers
Ng = 16;                              % Cyclic prefix length
SNR_dB = [0 5 10 15 20 25 30 35 40];  % Signal to noise ratio
Mt = 2;                               % Number of Tx antennas
Mr = 2;                               % Number of Rx antennas
pilots = [1:Nsc/Ng:Nsc];              % pilot subcarriers 
DS = 5;                              % Delay spread of channel
iteration_max = 200;

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% Channel impulse response %
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

if （Rayleigh）
    N = 50;%模拟用到的模型的个数
    fm = 100;%似乎是多普勒频移
    B = 20e3;%20000 似乎是抽样频率
    fd = （rand（1N）-0.5）*2*fm;%产生元素为-fm~fm之间服从均匀分布1*N的向量
    theta = randn（1N）*2*pi;%产生均值为零，方差为2pi的服从正态分布的1*N的向量
    c = randn（1N）;
    c = c/sum（c.^2）;%正态分布的矢量对能量归一化1*N的向量
    t = 0:fm/B:10000*fm/B;%产生10001个点范围为（0~100/20000）
    Tc = zeros（size（t））;
    Ts = zeros（size（t））;
    for k=1:N
        Tc = c（k）*cos（2*pi*fd（k）*t+theta（k））+Tc;%在时间轴上的每个点上对50个波形碟带
        Ts = c（k）*sin（2*pi*fd（k）*t+theta（k））+Ts;%在时间轴上的每个点上对50个波形碟带
    end
    r = ones（Mt*Mr1）*（Tc.^2+Ts.^2）.^0.5;%通过jakes或者是clark模型产生频选信道的幅度 行为Mt*Mr列为时间抽样点（10001个点），每行的数值是一样的
                                         %也就是说每对天线之间的信道都是独立同分布的
    index = floor（rand（Mt*MrDS）*5000+1）;%元素在（0，5000）之间，行为Mt*Mr列为DS的矩阵，用来索引r
end

MEE1 = zeros（1length（SNR_dB））;
MEE2 = zeros（1length（SNR_dB））;

for snrl = 1:length（SNR_dB）
    snrl;
    estimation_error1 = zeros（Mt*MrNsc）;%用来存放误码的数量，是一个行为Mt*Mr列为Nsc（子载波）个数的矩阵
    estimation_error2 = zeros（Mt*MrNsc）;
    
    %%%计算贝塞尔函数的值有什么作用呢
    R1 = besselj（02*pi*fm*（Nsc+Ng）/B）;%0阶bessel函数的数值，就是一个数值，用到了（Nsc+Ng）即OFDM符号的长度和B 似乎是抽样的频率
    sigma2 = 10^（-SNR_dB（snrl）/10）;

    %%%产生aabb有什么用处呢信道估计
    aa = （1-R1^2）/（1-R1^2+sigma2）;%由贝塞尔函数值和信噪比确定的值
    bb = sigma2*R1/（1-R1^2+sigma2）;%由贝塞尔函数值和信噪比确定的值 ，分母一样，分子不一样
    %%%
    
    for iteration = 1:iteration_max %%%设定最大的叠代次数
        %iteration    
        if AWGN == 1   %%不经过AWGN信道
            h = ones（Mt*Mr1）;
        else
            phi = rand*2*pi; %%% 角度服从均匀分布，产生一个0~2pi均匀分布的角度
            h = r（index+iteration）*exp（j*phi）; %%%  幅度服从瑞利分布，即为r中的元素，每次碟带，对应的索引不一样，
                                               %%%  但是有可能对应的元素相同，是一个行为Mt*Mr，列为DS
            %h=rand（Mt*MrDS）;
            h = h.*（ones（Mt*Mr1）*（exp（-0.5）.^[1:DS]））;%每条径产生幅度的衰减，是幅度的衰减还是相位的差异？size不变
            h = h./（sqrt（sum（abs（h）.^22））*ones（1DS））;%为每条径的幅度归一化，size不变
        end

        CL = size（h2）;               % channel length，多径信道，获得信道的长度
        data_time = zeros（MtNsc+Ng）; % 产生发送数据的矩阵，是一个Mt*（Nsc+Ng）的矩阵 其实只是发了一个OFDM符号
        data_qam = zeros（MtNsc）;   

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件    1807816  2007-11-29 17:00  mimo-ofdm 信道估计\Channel Estimation.pdf

     文件    5427395  2005-02-25 15:37  mimo-ofdm 信道估计\IST_FLOW Selected MIMO Techniques and their Performance d14.pdf

     文件     559204  2005-01-06 22:25  mimo-ofdm 信道估计\mimo simulator\A space-time correlation model for multielement antenna systems in mobile fading channels.pdf

     文件     393942  2005-01-06 22:24  mimo-ofdm 信道估计\mimo simulator\Efficient simulation of space-time correlated MIMO mobile fading channels.pdf

     文件      47024  2005-01-06 21:57  mimo-ofdm 信道估计\mimo simulator\MIMOsimSpectral.p

     文件       6247  2005-01-06 21:57  mimo-ofdm 信道估计\mimo simulator\MIMOsimSpectralHelp.m

     文件       9079  2009-03-16 14:10  mimo-ofdm 信道估计\MIMO_OFDM_channel_estimation.m

     文件       9080  2007-11-29 20:05  mimo-ofdm 信道估计\wo_MIMO_OFDM_channel_estimation.m

     目录          0  2009-03-16 19:35  mimo-ofdm 信道估计\mimo simulator

     目录          0  2009-03-13 17:00  mimo-ofdm 信道估计

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