【本文内容摘自"Signals, Systems and Inferences"之"8.2-From Estimate to an Estimator", by Alan V.Oppenheim and George C.Verghese, 2010.】   上面我们得到对于特定的 X = x X=x X=x，有 y ^ ( x ) = E [ Y ∣ X = x ] . \hat y(x)={

【本文内容摘自"Signals, Systems and Inferences"之"8.1-Estimation of a Continuous Random Variable", by Alan V.Oppenheim and George C.Verghese, 2010.】 连续随机变量的MMSE估计 首先，我们假定对随机变量 Y Y Y感兴趣想要估计它的值，但我们只知道它的概率密度函

操作环境： MATLAB 2022a 1、算法描述 深度学习技术在无线通信领域的应用越来越广泛，特别是在非正交多址接入（NOMA）和正交频分复用（OFDM）系统中，深度学习技术被用来提高信道估计的性能和效率。信道估计是无线通信系统中的关键技术之一，它直接影响着系统的通信质量和可靠性。本文将详细介绍深度学习在2用户NOMA-OFDM系统信道估计中的应用，并与传统的最小二乘（LS）、最小均方误差

【转】如何推导MMSE检测公式？ 这两天用到MMSE检测，对于它的推导，我前期只是在“知其然”，今天就来“知其所以然”，来证明一下MMSE检测公式。 MMSE检测用来求解什么？ 首先，要知道信道的基本模型： y = Hx + n \textbf{y}=\textbf{H}\textbf{x}+\textbf{n} y=Hx+n H \textbf{H} H是信道矩阵， x \textbf

问题背景 考虑MIMO上行通信场景，基站配有 N N N根天线， K K K个单天线用户同时向基站发送数据符号符号。信道矩阵为 H ∈ C N × K \mathbf{H}\in \mathcal{C}^{N\times K} H∈CN×K，符号向量为 s = ( s 1 , . . . , s K ) T \mathbf{s}=(s_1,...,s_K)^T s=(s1​,...,sK​)T，

考虑一个多用户多输入单输出MU-MISO下行通信场景，基站端配置有 N N N根天线，其服务该小区下 K K K个单天线用户。假定信道为平坦瑞利衰落信道，记为 H ∈ C N × K \mathbf{H}\in\mathcal{C}^{N\times K} H∈CN×K，基站最大发射功率为 P P P。则最小均方误差准则下的预编码矩阵为下面优化问题的最优解 min ⁡ W E n , s [ ∣

ls 是误差平方和最小，mmse是误差平方和均值最小。它们的准则是不同的，一个是确定意义的,一个是统计意义。虽然统计意义的量实际也要用样本来计算，但是也不能说他们是等价的吧。MMSE要到相关矩阵(虽然也要用样本来计算)，但是LS中却没有统计相关量的影子。 更具体的说，如果观测到的含噪结果Y是待估计参数X的一个函数：F(X)=Y。MMSE准则是基于最小化E{(X’-X)^H*(X’-X)}来计算估

这里写自定义目录标题 Direct FPClosed-Form FPthe Lagrangian functionthe Lagrange dual function: maximizing the Lagrangianthe Lagrange dual problem: minimizing the Lagrange dual functionClosed-Form FP Weighted

#简单的数字信号插值、抽取及成型，MMSE误差分析 主题： 对于一个信号，奈奎斯特采样后的序列进行9倍插值，之后2倍抽取，选择不同的升余弦滚降因子插值滤波器，分析4.5倍插值后序列和实际采样后的对应序列误差情况。 此处的插值与抽取倍数均可调整，以实现不同分数倍的信号插值。使用升余弦滚降滤波器成型。 算法流程图如下： 需要注意虽然理论上奈奎斯特采样频率大于2倍频即可，但实际仿真为了追求效果，最