⑴ ls均值的意義
乾暖蓋強度指數Ls表示為逆溫層頂的飽和濕球位溫最大值與地面至500hPa氣層的濕球位溫平均值的差值。Ls越大表示乾暖蓋愈強,儲存的大氣不穩定能量越大。從接收數據中將假定的某個信道模型的模型參數估計出來的過程。如果信道是線性的話，那麼信道估計就是對系統沖激響應進行估計。估計演算法的基本思想是令某種估計誤差最小化。
分類：
從輸入數據類型區分，可劃分為時域和頻域兩類，頻域方法主要針對多載波系統；時域方法適用於所有單載波和多載波系統。
從先驗信息的角度，可分為以下三類：
基於參考信號的估計（非盲估計）。按一定估計准則確定待估參數，依賴於訓練序列或導頻序列。常用演算法如 LS 演算法（最小二乘准則）、MMSE 演算法（最小均方誤差准則）和 LMMSE 演算法等。
基於訓練序列的信道估計演算法適用於突發傳輸（短時間進行高帶寬數據傳輸）方式的系統。通過發送已知的訓練序列，在接收端進行初始的信道估計，當發送有用的信息數據時，利用初始的信道估計結果進行一個判決更新，完成實時的信道估計。基於導頻符號的信道估計適用於連續傳輸的系統。通過在發送的有用數據中插入已知的導頻符號，可以得到導頻位置的信道估計結果；接著利用導頻位置的信道估計結果，通過內插得到有用數據位置的信道估計結果，完成信道估計。
盲估計。利用調制信號本身固有的、與具體承載信息比特無關的一些特徵，或是採用判決反饋的方法來進行信道估計的方法。主要有基於最大期望的信道估計、基於子空間的信道估計技術等。
半盲估計。以上兩種方法的結合，即盲估計+較短的訓練序列。主要有基於 DFT 的信道估計以及基於判決反饋信道估計等。
比較
基於參考信號的信道估計演算法復雜度低，但需要額外的參考信號開銷，會降低頻譜效率；
盲估計和半盲估計頻譜效率高，但復雜度也高，且可能出現相位模糊（基於子空間的方法）、誤差傳播（如判決反饋類方法）、收斂慢或陷入局部極小等問題。實際工程中更多採用的是基於參考信號的估計演算法。LS 演算法基於最小二乘准則，優化目標是**實際觀測量 𝐲與估計觀測量 𝐗𝐡̂間誤差最小LS 估計演算法忽略了雜訊的影響，因為它使用的是實際觀測量與估計觀測量的誤差，這並不能精確的代表估計量的真值與估計值的誤差ls 是誤差平方和最小，mmse是誤差平方和均值最小。它們的准則是不同的，一個是確定意義的,一個是統計意義。雖然統計意義的量實際也要用樣本來計算，但是也不能說他們是等價的吧。MMSE要到相關矩陣(雖然也要用樣本來計算)，但是LS中卻沒有統計相關量的影子。
更具體的說，如果觀測到的含噪結果Y是待估計參數X的一個函數：F(X)=Y。MMSE准則是基於最小化E{(X』-X)^H*(X』-X)}來計算估計值X』的；而least squares是選擇X』而令Y-F(X』)的二乘和最小。
所以我們看到，這里考慮誤差的對象是完全不一樣的（且不論誤差定義的不同）：MMSE考慮的是estimator的誤差，而LS考慮的是觀測量的誤差。在這樣的情況下，MMSE估計必須要知道條件概率P(X|Y)，通常情況下即X和雜訊的分布。而LS估計因為只著眼於觀測量，則完全沒有這樣的限制。這里我們看到，如果討論estimator是否最優，必須考慮到各estimator所具有的先驗信息（MMSE要求知道函數F的形式，以及X和雜訊分布；LS僅要求知道函數F）。
考慮一個最簡單的Y=AX+V模型在LMMSE准則和LS准則下的估計，這里V是零均值高斯白雜訊（因此LMMSE和MMSE等價）。此時，LMMSE給出X』=inv[inv(R_x)+(AH)*inv(R_v)*A]*(AH)*inv(R_v)*Y；而LS給出X』=inv[(AH)*A]*(AH)*Y。顯然僅在雜訊的譜密度趨近為零的時候，兩個estimator才可能等價
⑵ ls信道估計為什麼要插值
人為地增加圖像的解析度。
不生成像素的情況下增加圖像像素大小的一種方法，在周圍像素色彩的基礎上用數學公式計算丟失像素的色彩。有些相機使用插值，人為地增加圖像的解析度。
信道估計演算法從輸入數據的類型來分，可以劃分為時域和頻域兩大類方法。頻域方法主要針對多載波統，時域方法適用於所有單載波和多載波系統，其藉助於參考信號或發送數據的統計特性，估計衰落信道中各多徑分量的衰落系數。
⑶ 如何用計算請問如何做信道估計中的MMSE估計
MMSE估計就是最小均方誤差估計，通過求得一個合適的信道沖擊響應（CIR），使得通過CIR計算出的接收數據與實際數據的誤差的均方和最小。
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我上個月剛做過基於塊狀導頻信息的LTE物理層上行信道的頻域信道估計以及信道均衡。
部分演算法如下（以下是基於單載波的）
假設循環前綴已經消除了實踐彌散信道帶來的符號間干擾，保證了子載波之間的正交性。並且信道為慢衰落信道，在一個OFDM符號內，可以認為保持不變。
均衡器接收到的信號可以表示為
y(t)=x(t)*h(t)+n(t)
y(t)為均衡器接收到的信號，h(t)為系統等效的沖擊響應，x(t)為原始的輸入信號，n(t)為系統中的雜訊。
信道估計的任務就是在已知發送參考信息的情況下，對接受到的參考信息進行分析，選擇合適的演算法得到參考信息的信道沖擊響應，即h(t),而數據信息的信道沖擊響應則可以通過插值得到。
1) 最小二乘估計（LS）
該演算法的目的是
有正交性原理，則可得LS估計
該估計為無偏估計，每估計一個新到衰落系數只需一次乘法，缺點是受雜訊影響較大。
2) 線性最小均方誤差估計（MMSE）
LMMSE估計屬於統計估計，需要對信道的二階統計量進行估計，利用信道相關性可以置信道雜訊提高估計性能。以最小均方誤差（MMSE）為准則，如下式：
為了降低計算的復雜度，一般將 用它的期望值 代替，信道性能不會產生明顯惡化，則上式可變為
其中 為一個僅與調試的星座的大小有關的值， 為平均信噪比。
該演算法的復雜度較高，隨著X的改變， 須不斷更新。
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不知道你的是物理模型和數據結構是什麼樣的，頻域估計還是時域估計，基於導頻信息還是盲信道估計？
⑷ MMSE信道估計
在線性最小均方誤差估計（LMMSE）中，採用的准則函數是統計均方誤差，首先將待定信道估計值表示為：
其中W是待定的加權系數矩陣，這樣就是要估計這些權系數，LMMSE估計的准則函數如下：
對W求偏導，並令其等於0，利用正交性原理，可得：
即
從而得到G的LMMSE為
最後得到H的估計為
下圖是在EVA信道條件下，信道估計技術與均衡技術的性能比較圖，其中調制方式為16-QAM，編碼採用1/2碼率的Turbo碼。
由圖可見，在多徑信道條件下，LMMSE信道估計性能還是明顯要優於LS信道估計。也可以看到在低信噪比條件下，性能並沒有很大改善，這時雜訊的影響佔了主要因素。如果在AWGN信道條件下，由於Turbo碼的存在，LS信道估計的性能在信噪比12dB的情況下已經不出現誤碼率，此時兩種信道估計的曲線相差不大，因此在本系統的信道條件下（信道條件為室內信道，信噪比14dB以上），採用LS信道估計已足夠。另外，這里由於天線間的干擾不存在，所以MMSE均衡和ZF均衡性能曲線幾乎重合。
考慮到可能存在的定時誤差，將導致相位偏移，相位偏差是關於k的線性函數。採用跟蹤導頻做信道估計時，忽略相位雜訊的影響，採用線性內插時可將所有的相位偏移准確的估計出來，此時在頻域採用線性內插最合適。在室內信道條件下，能保證信噪比大於14dB，此時信道編碼可以完全正確解碼，因此頻域的信道估計方法採用LS演算法。
在白高斯信道條件下，如果不存在定時誤差，估計出的信道應該是信道響應的實部近似平坦，虛部為零；若存在定時誤差，會使得估計出的信道有一定的相位偏轉，兩種情況下信道估計結果如下圖所示
上圖為信道估計值的星座圖，下圖為時域圖，時域圖中上圖為頻域內插之後的信道估計值的實部，下圖為虛部，前600個子載波為正頻率，後600個子載波為負頻率。第一幅圖為定時准確的情況，可見信道估計值仍然存在相位雜訊；第二幅圖是定時點出現誤差的情況，此時引入的相位偏差會疊加到相位雜訊上，如果定時偏差在3個樣點以內，將引入小於2pi的相位偏轉，該圖的定時偏差剛好為3個樣點。
實際信道為室內信道，時域上信道變化緩慢，因此可採用最鄰近插值的方法估計其他未插導頻的符號。此時認為在一個時隙內的信道響應近似不變。
因此信道估計演算法頻域採用線性插值，時域採用鄰近插值。位於天線埠2上的導頻處未插入任何導頻信息，可以利用此特性來做信噪比估計，即使用每個時隙第6個符號上的導頻計算信號功率，第7個符號上的導頻計算雜訊功率。
考慮到存在一定的相位雜訊，使得每個符號的星座圖有一定的相位偏轉，一個主要的相位雜訊是殘余頻偏的影響。假設在頻偏補償之後殘余頻偏還有f，則使用上述時域信道內插方法使得這些頻偏會累計到一個時隙上。假設最後的殘余頻偏為f_delta，則一個時隙內每個符號殘余相偏為
由於時域上信道估計是直接擴展得到的，所以殘余相偏會因為時間的累計而增加。累計的間隔為一個OFDM符號長度（加CP）。整個下行子幀所有OFDM符號的相位偏轉如下圖所示：
每一個OFDM符號經歷相同的相位偏轉，當頻偏補償效果理想殘余頻偏為10Hz時，最大相偏約為0.01pi，實際信道下一個時隙的每個符號的星座圖相偏如下所示
⑸ mimo-ofdm什麼意思基於導頻的信道估計演算法
MIMO技術 MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)系統，該技術最早是由Marconi於1908年提出的，它利用多天線來抑制信道衰落。根據收發兩端天線數量，相對於普通的SISO(Single-Input Single-Output)系統，MIMO還可以包括SIMO(Single-Input Multi-ple-Output)系統和MISO(Multiple-Input Single-Output)系統。 可以看出，此時的信道容量隨著天線數量的增大而線性增大。也就是說可以利用MIMO信道成倍地提高無線信道容量，在不增加帶寬和天線發送功率的情況下，頻譜利用率可以成倍地提高。
⑹ 【信道估計】H^2=H*conj(H)是用什麼方法做的信道估計
H^2代表信道的增益 H為復數信道系數
信道增益=復數H乘以H的共軛
⑺ 信道估計的定義是什麼有什麼作用謝謝
無線通信系統的性能很大程度上受到無線信道的影響，如陰影衰落和頻率選擇性衰落等等，使得發射機和接收機之間的傳播路徑非常復雜。無線信道並不像有線信道固定並可預見，而是具有很大的隨機性，這就對接收機的設計提出了很大的挑戰。在OFDM系統的相干檢測中需要對信道進行估計，信道估計的精度將直接影響整個系統的性能。為了能在接收端准確的恢復發射端的發送信號人們採用各種措施來抵抗多徑效應對傳輸信號的影響，信道估計技術的實現需要知道無線信道的信息，如信道的階數、多普勒頻移和多徑時延或者信道的沖激響應等參數。因此，信道參數估計是實現無線通信系統的一項關鍵技術。能否獲得詳細的信道信息，從而在接收端正確地解調出發射信號，是衡量一個無線通信系統性能的重要指標。因此，對於信道參數估計演算法的研究是一項有重要意義的工作。