【信道估计】基于LS+MMSE+SVD三种算法5径电力线通信系统信道估计附Matlab代码
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内容介绍
电力线通信（PLC）是一种利用电力线作为传输介质进行数据通信的技术。由于电力线具有多径、衰减大、噪声高等特点，因此信道估计在PLC系统中非常重要。信道估计的目的是估计出信道的频率响应，以便能够对接收信号进行均衡处理，从而提高系统的性能。
目前，常用的信道估计算法有LS算法、MMSE算法和SVD算法。
1. LS算法
LS算法是最简单的一种信道估计算法。它的基本思想是利用最小二乘法来估计信道的频率响应。LS算法的计算步骤如下：
-
将接收信号表示为：
y(n) = x(n) * h(n) + w(n)
其中，x(n)为发送信号，h(n)为信道的频率响应，w(n)为噪声。
-
定义误差信号为：
e(n) = y(n) - x(n) * h(n)
-
求解使误差信号平方和最小的h(n)：
h_LS(n) = arg min_h ||e(n)||^2
2. MMSE算法
MMSE算法是一种改进的LS算法。它的基本思想是利用最小均方误差来估计信道的频率响应。MMSE算法的计算步骤如下：
-
定义均方误差为：
MSE = E[|h(n) - h_est(n)|^2]
其中，h_est(n)为信道的估计值。
-
求解使均方误差最小的h_est(n)：
h_MMSE(n) = arg min_h_est MSE
3. SVD算法
SVD算法是一种基于奇异值分解的信道估计算法。它的基本思想是利用奇异值分解将信道矩阵分解为多个正交矩阵和一个对角矩阵。SVD算法的计算步骤如下：
-
将信道矩阵表示为：
H = UΣV^H
其中，U和V是正交矩阵，Σ是对角矩阵。
-
将对角矩阵Σ分解为多个奇异值：
Σ = diag(σ_1, σ_2, ..., σ_N)
其中，σ_1, σ_2, ..., σ_N是奇异值。
-
利用奇异值估计信道的频率响应：
h_SVD(n) = UΣ_estV^H
其中，Σ_est是对角矩阵Σ的估计值。
部分代码
function [output,h]= PLC_Channel(input,snr)% 5径电力线信道模型% input 输入信号% snr 信噪比% out PLC信道输出%% Channel Parametersa0=0;a1=7.8*1e-10;k=1;c0=3*1e8; % 光速er=3.8; % 介电常数g=[0.6,-0.08,0.08,-0.08,0.15]; % 5径信道模型参数,gi为衰减系数d=[100,130,160,190, 300]; % 5径信道模型参数,路径长度diH_length=length(input); % 频率响应长度% frequency_start=1e6;% frequency_step=100;% frequency_end=frequency_start+(H_length-1)*frequency_step;% f=frequency_start:frequency_step:frequency_end;% H_f=zeros(1,H_length);[row,column]=size(input);frequency_start =1e6;frequency_end=4*1e6;frequency_step=(frequency_end-frequency_start)/8; % (frequency_end-frequency_start)/(H_length-1)这样结果更好？f=frequency_start:frequency_step:frequency_end;H_f=zeros(1,length(f));% frequency_step_test=(frequency_end-frequency_start)/(npilot-1);% f_test=frequency_start:frequency_step_test:frequency_end;% H_f_test =zeros(1,length(f_test));%% PLC信道模型for m=1:length(g)H_f = H_f + g(m)*exp(-(a0+a1*(f.^k))*d(m)-1i*2*pi*f*d(m)*sqrt(er)/c0);endh=ifft(H_f); % h长度不能超过CP% for m=1:length(g)% H_f_test = H_f_test + g(m)*exp(-(a0+a1*(f_test.^k))*d(m)-1i*2*pi*f_test*d(m)*sqrt(er)/c0);% end% h_test=ifft(H_f_test);%% 信号传输 加噪 -- 暂时用AWGN代替电力线信道噪声% for n=1:column% output(:,n)=conv(input(:,n),h);% Signal_power =var(input); % 平稳随机过程中信号的方差为信号交流平均功率 等效为 sum(abs(input).^2)/length(input);% output(:,n) = awgn(output(:,n),snr,'measured'); % 暂时用AWGN代替电力线信道噪声% endoutput=conv(input,h);output=awgn(output,snr,'measured');output=output(1:length(input));%% 绘图% figure(1);% subplot(2,1,1);% plot(f/1e6,20*log10(abs(H_f)));% xlabel('频率（MHz）');% ylabel('|H(f)|（dB）');% title({'5径电力线信道传输函数幅频特性'});% subplot(2,1,2);% plot(f/1e6,angle(H_f)/pi);% xlabel('频率（MHz）');% ylabel('相位(弧度)');% title('5径电力线信道传输函数相频特性');%% figure(2);% ht=abs(ifft(H_f));% t=1/(5*1e7)*[1:length(h)];% plot(t*1e6,(ht(1:length(h))));% axis([0 0.4 0 0.7]);% xlabel('时间（us）');% ylabel('幅度');% title('5径电力线信道时域冲击响应');end
⛳️ 运行结果
4. 仿真结果
为了比较LS、MMSE和SVD三种算法的性能，我们进行了仿真实验。仿真参数如下：
-
信道长度：5
-
噪声功率：-10 dB
-
发送信号：随机二进制序列
-
接收信号：通过信道传输后的发送信号
仿真结果表明，SVD算法的性能最好，其次是MMSE算法，最后是LS算法。SVD算法的均方误差最小，MMSE算法的均方误差次之，LS算法的均方误差最大。
5. 结论
LS、MMSE和SVD三种算法都是常用的信道估计算法。SVD算法的性能最好，其次是MMSE算法，最后是LS算法。SVD算法的均方误差最小，MMSE算法的均方误差次之，LS算法的均方误差最大。
参考文献
[1] 王小芳,陈跃斌,林冉晴.OFDM系统基于导频的信道估计算法研究仿真[J].科技风, 2012(18):2.DOI:CNKI:SUN:KJFT.0.2012-18-034.
[2] 刘佳生.基于OFDM的电力线通信系统信号同步与信道估计的研究[D].哈尔滨工业大学[2024-02-12].DOI:CNKI:CDMD:2.1017.739823.
[3] 张烨.基于OFDM系统的信道估计算法研究[D].郑州大学,2012.DOI:CNKI:CDMD:2.1011.213452.
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2 机器学习和深度学习方面
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类