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搜索资源 - snr estimation ofdm
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有关MIMO的各种程序,比如编码,信道仿真,信道估计,信噪比计算等,各子程序能够独立运行,MIMO-related procedures, such as coding, channel simulation, channel estimation, SNR calculation, the subroutine can be run independently
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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
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很好的OFDM的基于MATLAB的仿真程序包,且包含了最终结果图.-montecarlo
type montecarlo in the command window and wait for a long time..
_simulation of the complete OFDM system.
_use of a very large file in order to get probabilities.
_loop over different valu
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Phase noise resulting in Common Phase Error
(CPE) and Inter-Carrier Interference (ICI) is a critical challenge
to the implementation of OFDM systems. Modeling phase noise
as a stationary Gaussian random process with the specified
power spectr
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Phase noise resulting in Common Phase Error
(CPE) and Inter-Carrier Interference (ICI) is a critical challenge
to the implementation of OFDM systems. Modeling phase noise
as a stationary Gaussian random process with the specified
power spectr
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设计了一个OFDM接收机,并采用1fI公司的TMS320C6416芯片进行实现。在假设理想
同步的前提下,该系统进行了FFT变化、使用了Ls(最小二乘法)进行信道估计,并且采用了
QPSK算法进行解调。最后将接收机输出数据与发端数据进行比较,在不同信噪比情况下计算其
误码率,得出了比较理想的结果。-An OFDM receiver is designed in山is paper and realized on the platform of the 1MS32OC6416 chip
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OFDM 系统信噪比估计,matlab源代码-OFDM system, SNR estimation, matlab source code
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the comb pilot aided channel estimation in ofdm modulation is considered. the power of pilot subchannels is under the control.
The data experience frequency selective channel then the AWGN noise is added to make the situation worse. The bit error
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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
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MIMO OFDM 技术将成为第4 代移动通信系统的关键技术, 因MIMO OFDM 对时间和频率偏移非常敏感,
因此MIMO OFDM 同步显得尤为重要。提出了一种新的MIMO OFDM 定时同步和频偏同步技术。以GCL 序列为基础设
计了一个新的符合MIMO OFDM 同步技术的导频序列, 通过对该导频序列进行2 次相关得到频率估计, 并将所得频率
运用到定时同步中, 得到更为准确的时间估计
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针对认知无线电系统中正交频分复用( OFDM )信号参数估计这一重要问题, 利用OFDM 信号的循环谱实现了符号周期的盲估计。-For cognitive radio systems, orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) signal parameter estimation of this important issue, the cyclic spectrum of the OFDM signal to achieve the
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Signal to Noise Ratio in MIMO-OFDM
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在 OFDM 数学原理和收发模型的基础上,本文对帧同步、定时同步、频率同
步和采样同步给 OFDM 系统所产生的影响进行了理论分析,同时讨论了基于循环
前缀或训练符号的典型 OFDM 同步算法。参考 802.11a 突发数据帧结构和系统参
数,分析几种 OFDM 同步算法用于突发分组传输的性能;在分析了几种经典的信
道估计算法基础上,通过对复杂度和性能的折衷,选择一种适合本文系统的估计
算法。最后作者提出一种改进型 LS 信道估计算法,该算法考虑了 LS 算法中噪声
的影
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基于相关性分析的OFDM系统信干噪比盲估计,一种利用循环前缀进行信道计数估计,和信噪比盲估计的新方法-Correlation analysis based on OFDM system SINR blind estimation, a use of cyclic prefix for channel count estimates, and SNR estimation method of blind
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Three Timing Synchronization Methods Based on Two Same Preambles for OFDM Systems
The purpose of this paper is to propose two fast timing synchronization methods of OFDM System which has two preamble symbols, the two preamble symbols are used for S
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对OFDM的载波频偏进行估计和补偿,采用ML最大似然估计算法,有不同频偏值和不同信噪比的仿真结果图。-For OFDM carrier frequency offset estimation and compensation, using ML maximum likelihood estimation, have different values and different SNR offset simulation results shown in Fig.
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WIMAX_WZ_withencoding:信道估计,相位噪声补偿,频偏估计,编解码都有
WIMAX_WZ_withoutencoding:在上面的工程基础上,去掉编解码部分
WIMAX_WZ_withoutprocessing:在上面的工程基础上,再去掉相位噪声补偿,频偏估计
WIMAX_WZ_withoutprocessing2:在上面的工程基础上,改用新的前导和导频联合信道估计方案,参考文档《基于802_16d标准的OFDM信道估计技术的研究与实现.kdh》
因为白噪
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A 16-QAM signal X, whose power is normalized as unity, is transmitted with OFDM over the discrete-time channel model h which has been used in Homework #2 and #3. As depicted in the below figure, the transmitter (TX) is now equipped with an N-point ID
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搭建了一个OFDM系统,并用基于导频的方式进行了信道的估计,最后画出了系统在3条径下的瑞利信道时误比特率随信噪比的变化。-bulid a OFDM system,make channel estimation based on pilot signal,finally,plot ber when SNR changed
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子空间噪声估计方法,一篇具有一定参考价值的论文(Subspace-Based Noise Variance and SNR Estimation for OFDM Systems)
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