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关于MMSE中Rhh的求解问题,基于LS估计得到的信道

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发表于 2018-12-10 16:32:30 | 显示全部楼层 |阅读模式
根据发送导频X跟接收导频Y得到LS算法估计信道,Hls=Y./X
Hmmse=Rhh(Rhh+delta(XHX).^-1).^-1Hls
这里Rhh怎么求? 我理解Rhh就是信道的自协方差矩阵,信道也就是Hls,根据我发送的导频是64(子载波数)*9(导频数)阶,那么信道也是64*9阶,这样计算出来的自协方差矩阵是一个9*9维的矩阵,
这样就很奇怪了,这样算出来最后得到的Hmmse矩阵也是一个9*9阶的矩阵,按道理来说它应该是64*9阶的矩阵吧?不知道是我哪里理解错了?

或者我们把Hls理解成内插算法处理后的整个信道也就是64*65阶矩阵(9列导频,56列OFDM符号),根据公式最后算出来应该是个65阶的信道方阵?

感觉是我哪里理解不对?
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发表于 2018-12-10 16:32:46 | 显示全部楼层
导频是64(子载波数)×9(导频数)阶 是什么意思? 一般来说做这个的时候,如果导频有N个,那么对应的Hls的维度就是N×1,如果你的Hmmse算的还是导频位置上的信道系数,那么Rhh的维度就是N×N,最后得到的Hmmse维度跟Hls一样都是N×1 如果你的Hmmse算得是数据位置上的信道,那么Hmmse的公式应该是Hmmse=Rdh(Rhh+delta(XHX).^-1).^-1Hls,Rdh是数据信道跟导频信道的互相关矩阵,它的维度是M×N,M是数据子载波个数,那么最后得到的Hmmse维度就是M×1。
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发表于 2018-12-10 16:33:07 | 显示全部楼层
首先,这个Rhh应该是不能用matlab自带的函数来计算的,其次,Rhh=E[h*h^(H)],这样的话应该是64×64维的矩阵,并不是1×1的啊,计算Rhh有两个方法,一个方法是先利用LS算法估计出h,再根据h求得相应的Rhh,计算多次求平均,得到平均的Rhh,第二个方法是利用信道的延时功率谱和最大多普勒频移计算;
第二个问题,这边的操作只需要在频域做就可以了,不用再转到时域;
至于你说的第三个问题,X它应该是一个方阵,而不是一个向量,所以维度也没有问题,应该也是64×64的。另外我们认为MMSE每次都要计算(XHX).^-1太麻烦,一般采用LMMSE来代替MMSE,具体你可以查一查这方面的硕士论文。
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 楼主| 发表于 2018-12-10 16:33:31 | 显示全部楼层
专属你的小笨蛋 发表于 2018-12-10 16:32
导频是64(子载波数)×9(导频数)阶 是什么意思? 一般来说做这个的时候,如果导频有N个,那么对应的Hls ...

谢谢大佬回复,您说的这部分我今天上午弄清楚了,
因为我是用的梳状导频,每组导频间隔7个OFDM符号插入(每组相当于64*8个导频+数据符号),现在我想每组分开计算,就是按您的思路来计算的(也就是用64*1个导频来算相关矩阵);
但是我用matlab的函数cov()算的时候N*1维的矩阵算出来的h自相关矩阵Rhh就是一个实数,相当于1*1维吧。
如果不用cov()函数算的话,是要把N*1维的 Hls 矩阵对角化来算吗,还是说转化成行向量自己手动算呢?
还有请教一下需要把Hls 做ifft变换回时域h吗?
我是根据公式Hmmse= (RhyRyy.^-1)Y来做的,如果用您的公式只计算导频位置,就应该是Hmmse=Rhh(Rhh+delta(XHX).^-1).^-1Hls? 那么这里X是指发送的导频?那XHX算下来也是一个实数啊?
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 楼主| 发表于 2018-12-10 16:33:44 | 显示全部楼层
激动会蛋疼 发表于 2018-12-10 16:33
首先,这个Rhh应该是不能用matlab自带的函数来计算的,其次,Rhh=E[h*h^(H)],这样的话应该是64×64维的矩 ...

谢大佬,周末在做其他部分没来得及实现这个。您说的前面我都理解了,我也看了很多文章,关于LMMSE后面也是要做的,现在在用MMSE跟文献上的图作比较。
到此还有个问题,为什么X是个方阵呢,我理解的是他不应该是导频向量吗?
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