基于大规模MIMO通信系统的半盲信道估计算法matlab性能仿真

1.算法运行效果图预览

 

 

 

2.算法运行软件版本

matlab2022a

 

3.算法理论概述

       基于大规模MIMO通信系统的半盲信道估计算法涉及多个步骤，其原理和数学公式概括如下：

 

        首先，MIMO系统需要发送已知的训练序列，在接收端进行初始的信道估计。当发送有用的信息数据时，接收端会利用初始的信道估计结果进行判决更新，以完成实时的信道估计。

 

        在此基础上，半盲信道估计算法结合了盲估计和基于训练序列估计这两种方法的特点。一般来讲，通过设计训练序列或在数据中周期性地插入导频符号来进行估计是一种常见的方式。

 

半盲信道估计的数学公式可以表示为：

 

H^S = (1/T) * Σ_t=1^T [y_t * conj(H_t) / (1 + Σ_i=1^L * conj(H_i) * y_t * conj(H_i)^*)] （5）

 

       其中，H^S是大规模MIMO信道的估计结果，y_t是接收信号向量，conj(H_t)是H_t的共轭转置，L是导频符号的数量，conj(H_i)^*是H_i的共轭转置的复数共轭。

 

        这个公式基于盲估计的思想，利用了调制信号本身固有的、与具体承载信息比特无关的一些特征，或是采用了判决反馈的方法来进行信道估计。同时，通过在发送的有用数据中插入已知的导频符号，可以得到导频位置的信道估计结果，进而利用导频位置的信道估计结果，通过内插得到有用数据位置的信道估计结果。

 

        因此，半盲信道估计算法不仅利用了基于训练序列的初始估计和实时判决更新，也结合了盲估计的方法特点，可以更加准确地估计大规模MIMO信道。

 

       需要注意的是，半盲信道估计算法在实际应用中还需要考虑其他因素，如训练序列设计、导频符号的选择和插入、判决反馈机制的实现等。这些因素都可能对算法的性能和实际应用产生影响。因此，在实际应用中需要根据具体情况进行算法优化和调整。

 

 

 

 

4.部分核心程序

%EM算法收敛所需的迭代
nIter = 1; 
Yp    = Y(:,1:L_polit,:);     %与导频序列相对应的部分
qmse1  = zeros(1,len); %EM算法的MSE
for k=1:len %计算所有SNR的EM算法的MSE
    G0   = zeros(Nant,Nuser); %初始状态
    mIu0 = zeros(Nuser,N);   
    sgm0 = zeros(Nuser,Nuser);  
    for i=1:nIter
        G0 = (Yp(:,:,k)*Polits' + Y(:,L_polit:N-1,k)*mIu0(:,L_polit:N-1)')/ (Polits*Polits' + mIu0(:,L_polit:N-1)*mIu0(:,L_polit:N-1)' + (N-L_polit)*sgm0);
        for j=1:N
             mIu0(:,j) = (G0'*G0 + sigmaNu(k)*eye(Nuser))\(G0'*Y(:,j,k));
        end
        sgm0 = sigmaNu(k)*eye(Nuser)/(G0'*G0 + sigmaNu(k)*eye(Nuser));
    end
    qmse1(k) = trace(abs((G-G0)'*(G-G0)))/mean(beta2);  
end
 
nIter = 5; 
Yp    = Y(:,1:L_polit,:);     %与导频序列相对应的部分
qmse2  = zeros(1,len); %EM算法的MSE
for k=1:len %计算所有SNR的EM算法的MSE
    G0   = zeros(Nant,Nuser); %初始状态
    mIu0 = zeros(Nuser,N);   
    sgm0 = zeros(Nuser,Nuser);  
    for i=1:nIter
        G0 = (Yp(:,:,k)*Polits' + Y(:,L_polit:N-1,k)*mIu0(:,L_polit:N-1)')/ (Polits*Polits' + mIu0(:,L_polit:N-1)*mIu0(:,L_polit:N-1)' + (N-L_polit)*sgm0);
        for j=1:N
             mIu0(:,j) = (G0'*G0 + sigmaNu(k)*eye(Nuser))\(G0'*Y(:,j,k));
        end
        sgm0 = sigmaNu(k)*eye(Nuser)/(G0'*G0 + sigmaNu(k)*eye(Nuser));
    end
    qmse2(k) = trace(abs((G-G0)'*(G-G0)))/mean(beta2);  
end