关于simu1: 在simlink运行之前的初始化过程中，完成了信道时延和幅度的估计，多径合成权系数估计 多径合成采用可选EG/MR/MMSE合成 信道可选白噪声信道AWGN和IEEE80.215.3a UWB标准信道模型(CM1-CM4)但为了简化， 这里采用了IEEE80.215.3a给出了信道模型中的仿真数据包(如果你是作超宽带的，信道模型程序和数据可从IEEE80.215.3a网站获取) 和大部分仿真一样，模型中的Eb/No指的是单比特信息符号携带的能量和噪声的比例，

基于期望最大化(EM)的最大后验信道估计算法(MAP)在高信噪比(SNR)下将很难获得较低的估计误差,并且,对于导频辅助的MIMO-OFDM系统,OFDM符号的数据传输效率随着发送天线的增加而明显下降.为改善这两种缺陷,引入一种等效的信号模型来改善高SNR下的估计性能 在相邻多个OFDM符号内使用相移正交导频序列和联合估计来提高系统的数据传输效率和估计性能 根据角域内信道间的独立性来减小噪声对估计的影响.通过仿真实验可知,所提算法具有更小的估计误差和更高的数据传输效率.-Maximum a po

针对MIMO-OFDM系统中期望最大化(EM)信道估计算法在高信噪比(SNR)下带来的误差地板(EF)现象,且OFDM符号的数据传输效率随发射天线数的增加而明显降低,提出一种改进的高效EM信道估计算法。该算法首先引入一种准确的等效信号模型并推导出一种修正的EM算法,改善了EM算法在高SNR下的性能 在多个OFDM间利用相位正交导频序列来提高数据传输效率,同时进行联合信道估计以提高估计性能。仿真实验验证了所提算法具有更高的信道估计性能和更高的数据传输效率。-For multiple-input m

针对多输入多输出空间相关信道环境,提出了一种基于格规约理论的最小均方误差检测算法.该算法考虑了空间相关性的影响,利用复数Lenstra-Lenstra-Lovász格规约算法克服了传统的线性最小均方误差检测器分集阶数随相关系数增加而减小的缺点,使检测到的信号在高信噪比下可以达到比传统算法低个数量级的误码率.理论分析与仿真结果表明,在信道为Kronecker相关平坦衰落模型下,接收端采用最小均方误差信道估计,发射端采用QPSK调制未使用信道编码,当比特信噪比大于18dB时,基于格规约理论的最小均方