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文章浏览阅读3k次，点赞17次，收藏29次。本文聚焦高速移动通信中OTFS信道估计，结合压缩感知理论，改进CS信道估计导频感知矩阵设计及算法。针对SISO、MIMO系统和分数多普勒信道估计分别提出PRS - OMP、3D - SOMP、PRS - PMF等算法，还提出节省导频资源的脉冲匹配滤波信道估计算法。 许多OMP算法需要设置一个关于信号稀疏性的参数m，这告诉算法它需要迭代m次，即使残差为0，也需要迭代m次。 我们重构的信号 x_ {rec} 为 其中SNR为接收信号的信噪比，而β则是与调制方式有关的一个常数。 LMMSE估计比MMSE估计省掉了一个矩阵求逆过程，看到这里你也基本了解了LMMSE估计的来历，再去看更深入的改进算法就会容易很多。这里的lmmse估计公式里还包含一个矩阵求逆。以 7条多径的信道估计为例，这就是要做一个 7* 7大小矩阵.
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文章浏览阅读1.4k次，点赞27次，收藏29次。本文介绍了压缩感知理论在信道估计中的应用，特别是正交匹配追踪 (OMP)和最小二乘法 (LS)算法。通过将信道估计问题转化为稀疏信号恢复，这两种方法能在低测量数据量下实现高分辨率信道估计，展示了在仿真中的有效性能。 OMP（Orthogonal Matching Pursuit）算法是一种基于稀疏表示的信号处理算法，用于信道估计中的稀疏信号重构。 该算法的原理如下： 1. 【OMP信道估计】基于OMP压缩感知的信道估计算法的MATLAB仿真，1.软件版本MATLAB2021a2.本算法理论知识3.核心代码clc;clear;closeall;warningoff;addpath'f
主要内容：OMP的算法流程OMP的MATLAB实现一维信号的实验与结果测量数M与重构成功概率关系的实验与结果稀疏度K与重构成功概率关系的实验与结果一、OMP的算法流程二、OMP的MATLAB实现(CS_OMP.m)function [ theta ] = CS_OMP( y,A,iter )% ..
文章浏览阅读953次。本文介绍了基于OMP（Orthogonal Matching Pursuit）压缩感知算法的信道估计方法，阐述了OMP算法原理，并提供了MATLAB仿真代码。在无线通信中，通过OMP算法可以从少量观测数据恢复信道衰落系数，实现信道估计。 引言 在无线通信系统中，信道估计算法对于保证通信质量至关重要。信道估计的目的是通过接收到的信号来推断信道状态信息，从而优化信号的传输和接收过程。正交匹配追踪（OMP）算法作为一种高效的信道估计算法，在近年来得到了广泛应用。本文将深入探讨OMP算法的原理、优势以及在通信系统. In this paper, we present a new performance guarantee for orthogonal matching pursuit (omp) in the context of the direction of arrival (doa) estimation problem For the first time, the effect of parameters such as sensor array configuration, as well as signal to noise ratio and dynamic range of the sources is thoroughly analyzed
In particular, we formulate a lower bound for the probability of. 图1 - 无噪声条件 图1展示了使用正交匹配追踪（OMP）算法对稀疏信号的重建效果。蓝色实线代表原始稀疏信号，红色虚线为重建信号。可以看出，OMP 重建的信号在非零位置上与原始信号高度重合，说明算法成功识别了稀疏信号的非零位置和幅值。这表明在无噪声条件下，OMP 能够准确重建稀疏信号. This letter proposes an iterative channel estimation algorithm based on orthogonal matching pursuit (omp) for orthogonal chirp division multiplexing (ocdm) systems, where the pilot and data are superimposed on each chirp Therefore, such a system can achieve higher spectral efficiency (se) compared to most of the existing algorithms
Meanwhile, a pilot pattern is designed in the frequency.
CSDN桌面端登录Long Short-Term Memory 1997 年 11 月，长短时记忆网络 LSTM 诞生。霍赫赖特和施密德胡伯在《计算神经科学》发表经典论文“Long Short-Term Memory”，详细解释了 LSTM（长短时记忆网络）——机器学习领域一个里程碑式发现。LSTM 解决了循环神经网络存在的梯度消失问题。 1456
