基于正交导频的MIMO-OFDM系统LS,MMSE,OMP仿真.zip

%天津工业大学电子与信息工程学院 %黎铭周 %E-mail:[email protected] %这是基于正交导频块的MIMO系统仿真 %集成了LS,MMSE,OMP算法 %循环1000次大约需要1021秒 %没有信道均衡模块，采用NMSE衡量信道估计精度。 clc; clear all; close all; num_pilot=16; %导频长度;最好设置为2的N次幂，并且大于Nt*L K=2; %信道稀疏度 L=4; %信道长度 num_carrier=32; %总的载波个数 Nt=2; %发射天线数量 P=function_pilot(num_pilot,Nt); %生成正交导频块，如果不使用正交导频块，信道估计结果会有严重误差 %正交导频块是施密特正交矩阵与单位矩阵的克罗内克积 loop=1000; %循环次数，一般1000次曲线比较光滑 snr=0:1:35 %信噪比 F_carrier=fft(eye(max(num_carrier,Nt*L))); F_carrier=F_carrier(1:num_carrier,1:Nt*L)/(Nt*L); %所有频段的傅里叶矩阵 sequence=function_suiji(2,num_carrier-1,num_pilot*Nt-2); sequence=[1,sequence,num_carrier]; sequence=sort(sequence); %导频产生使用的子载波序号，随机产生 %已有文献证明，导频随机分布，信道估计结果比均匀分布要好 F_pilot=F_carrier(sequence,:); A=P*F_pilot; %观测矩阵 A_1=inv(A'*A)*A'; %观测矩阵伪逆 NMSE_LS=zeros(loop,length(snr)); %存储LS算法归一化均方误差 NMSE_MMSE=zeros(loop,length(snr)); %存储MMSE算法归一化均方误差 NMSE_OMP=zeros(loop,length(snr)); %存储OMP算法归一化均方误差 [h,h1]=function_channel(Nt,L,K); %产生时域稀疏信道 H_carrier=F_carrier*h; %产生频域信道 y_no_noise=A*h; %生成总功率为1，各信道功率为1/Nt的时域冲击响应 gg=diag(h); gg_myu = sum(gg, 1)/L/Nt; gg_mid = gg - gg_myu(ones(L*Nt,1),:); sum_gg_mid= sum(gg_mid, 1); Rgg = (gg_mid' * gg_mid- (sum_gg_mid'* sum_gg_mid) /L*Nt) / (L*Nt - 1); Rgy=Rgg*A_1; %自协方差以及互协方差矩阵生成，MMSE估计用 %也可以用LS或者OMP估计的信道结果产生自协方差以及互协方差矩阵，把它们移到下面并相应修改为h_LS或h_OMP即可 for a=1:loop for b=1:length(snr) y=awgn(y_no_noise,snr(b)); %接收信号 delta=var(y-y_no_noise); %噪声方差 h_LS=A_1*y; %LS时域估计 H_pilot_LS=F_pilot*h_LS; %频域LS估计 H_carrier_LS=interp1(sequence,H_pilot_LS,[1:num_carrier]); H_carrier_LS=H_carrier_LS.'; %频域插值得到所有频率的冲击响应 [ h_OMP,t2 ]=CS_OMP( y,A,K*Nt ); %OMP时域估计 H_pilot_OMP=F_pilot*h_OMP; %频域OMP估计 H_carrier_OMP=interp1(sequence,H_pilot_OMP,[1:num_carrier]); H_carrier_OMP=H_carrier_OMP.'; %频域插值得到所有频率的冲击响应 Ryy=(A *Rgy + delta * eye(num_pilot*Nt)) h_MMSE=Rgy *inv(Ryy)*(y); %MMSE时域估计; H_pilot_MMSE=F_pilot*h_MMSE; %频域MMSE估计 H_carrier_MMSE=interp1(sequence,H_pilot_MMSE,[1:num_carrier]); H_carrier_MMSE=H_carrier_MMSE.'; %频域插值得到所有频率的冲击响应 NMSE_LS(a,b)=mean(sqrt((H_carrier_LS-H_carrier).*conj(H_carrier_LS-H_carrier))/norm(H_carrier,2)); %LS归一化均方误差 NMSE_MMSE(a,b)=mean(sqrt((H_carrier_MMSE-H_carrier).*conj(H_carrier_MMSE-H_carrier))/norm(H_carrier,2)); %MMSE归一化均方误差 NMSE_OMP(a,b)=mean(sqrt((H_carrier_OMP-H_carrier).*conj(H_carrier_OMP-H_carrier))/norm(H_carrier,2)); %MMSE归一化均方误差 end end k_1=mean(NMSE_LS); k_1=k_1(1); NMSE_LS=mean(NMSE_LS); NMSE_MMSE=mean(NMSE_MMSE); NMSE_OMP=mean(NMSE_OMP); semilogy(snr,NMSE_LS,'-r*',snr,NMSE_MMSE,'-b+',snr,NMSE_OMP,'-g^'); legend('LS','MMSE','OMP') grid on