发布时间 : 星期五 文章两种OFDM系统信道估计算法的比较研究及MATLAB仿真-毕业论文更新完毕开始阅读49a2c2d97cd184254a353589
齐鲁工业大学 2014 届本科毕业设计（论文）
图3-7 理想状态下LR_LMMSE估计算法的仿真结果
图3-8 加噪声的LR_LMMSE估计算法仿真结果
3.4.4 各种算法抗噪声性能的整体比较
通过对上面进行比较和分析，从中可以看出在加噪声的状态下LS算法与理想状态下的情况相比，其效果变得最差，而相反在加噪声的状态下LMMSE算法和LR_LMMSE算法的效果明显比LS算法效果更好。从中可以的出LS算法的靠噪声性能的效果最差，LR_LMMSE算法的抗噪声性能的效果介于LS算法和LMMSE算法之间，而LMMSE算法的抗噪声性能效果最好。
第四章 总结
本文分析了OFDM系统中LS、LMMSE和LR_LMMSE三种信道估计算法，利用MATLAB仿真实现了LS、LMMSE以及LR_LMMSE的信道估计，给出了三者在理想状态下和加噪声的状态下基于各种算法的信道估计误码率BRE随信噪比SNR变化的仿真曲线，并且对
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理想状态下信道估计的仿真结果及加噪声状态下信道估计的仿真结果分别进行了分析，同时也对各种算法的抗噪声性能进行了分析和比较，通过上面的分析仿真结果显示LS估计运算简单，在理想状态下LS估计运算的效果最好，其估计精度优于其它的两种估计运算，由此得出在理想状态进行信道估计可以选择LS算法下,但在加噪声的状态下，LMMSE的估计精度优于LS算法估计，但是运算复杂程度相对较高，LR_LMMSE算法的估计精度接近于LMMSE，且运算复杂程度较低。在分析这三种估计算法的抗噪声性能时，从中得出LS算法的靠噪声性能的效果最差，LR_LMMSE算法的抗噪声性能的效果介于LS算法和LMMSE算法之间，而LMMSE算法的抗噪声性能效果最好。而在我们的现实生活中绝对理想的状态几乎是不可能存在的，而噪声是不可避免的，因此，在现实生活中可以根据实际情况在运算复杂度和估计精度之间做出权衡，选择LMMSE算法或者LR_LMMSE算法进行信道估计。
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参考文献
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致 谢
本课题的设计是在孙老师的悉心指导和帮助下完成的，在设计与论文成功结束之时向孙老师表示深深的谢意。在本课题的思路、方案的设计以及在设计进行的过程中进行了正确、及时的指导建议，孙老师都投入了很多精力。
在论文完成的过程中老师给予了我最大的帮助和关心，我的毕业课题的顺利结束，包含了老师的辛勤的汗水。孙老师知识渊博，对工作认真负责，对我们严格要求，对知识精益求精，使我受到了很大的启发，对我以后走向工作岗位有很大的帮助，受益匪浅。同时，在我这个设计的过程中，孙老师一直都在关心着我课题进行的情况，随时对我的设计思路、参考文献等提出改正和参考，使我的设计能够得到合理正确的结果。在我写论文的时候也随时进行检查，对我论文的格式、内容、数据的处理等提出了正确及时的意见。对我能在规定时间内完成毕业课题及论文提供了很大的保证。因此，对孙老师再次表示深深的谢意。
感谢其他对我的课题设计提供知识帮助和实物参考的老师；感谢学校为我提供这个课题设计的机会和条件，让我对大学四年所学的知识梳理了一边，尤其是对理论知识的应用方面。
最后，谨向我尊敬的老师、参加论文评审预答辩的专家、教授致以诚挚的谢意、深深的祝福和崇高的敬意！
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