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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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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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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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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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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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MIMO OFDM matlab仿真,最大信噪比的独立分量分析算法，预报误差法参数辨识-松弛的思想，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，车牌识别定位程序的部分功能，这个有中文注释，看得明白，是机器学习的例程。- MIMO OFDM matlab simulation, SNR largest independent component analysis algorithm, Prediction Error Method for Parameter Identification- the id
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搭建OFDM通信系统的框架，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，用于时频分析算法，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，有均匀线阵的CRB曲线，基于chebyshev的水声信号分析，加入重复控制，最大信噪比的独立分量分析算法。- Build a framework OFDM communication system, Contains the eigenvalue and eigenvector extraction, the training sample, and th
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这是一个好用的频偏估计算法的matlab仿真程序,ofdm系统仿真 含16qam调制 fft 加窗 加cp等模块，最大信噪比的独立分量分析算法。- This is a useful frequency estimation algorithm matlab simulation program, ofdm system simulation including 16qam modulation fft windowing modules plus cp, SNR largest independ
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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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实现基于STBC的MIMO_OFDM通信系统在不同信噪比情况下接收端的误比特率的仿真。发射端包括基于基带调制、空时编码、导频插入、IFFT、串并合并以及添加循环前缀；接收端包括去除循环前缀、取出导频估计信道、FFT运算以及并串合并，空时解码等。仿真中采用QPSK、空时编码采用4*3的复正交空时编码矩阵。OFDM子载波数为100，每个子载波传输66个符号，每个符号2比特。IFFT长度为512个符号。发射天线为3个接收天线为2个。(The BER simulation of MIMO_OFDM co
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6. 在三条径的瑞利信道中，对于OFDM：
(1) 请设计一种具体的导引辅助的信道估计方法，用Simulink进行仿真。画出比特信噪比与信道估计均方误差的关系曲线和比特信噪比与误码率的关系曲线。
(2) 设频率已同步，请设计OFDM一种具体的采用循环前缀进行时间同步方法，用Simulink进行仿真，画出比特信噪比与捕获概率的关系曲线。
(3) 设时间已同步，请设计OFDM一种具体的采用循环前缀进行频率同步方法，用Simulink进行仿真，画出比特信噪比与频率同步误差的关系曲线。(6. In
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