⑴ ls均值的意义
干暖盖强度指数Ls表示为逆温层顶的饱和湿球位温最大值与地面至500hPa气层的湿球位温平均值的差值。Ls越大表示干暖盖愈强,储存的大气不稳定能量越大。从接收数据中将假定的某个信道模型的模型参数估计出来的过程。如果信道是线性的话，那么信道估计就是对系统冲激响应进行估计。估计算法的基本思想是令某种估计误差最小化。
分类：
从输入数据类型区分，可划分为时域和频域两类，频域方法主要针对多载波系统；时域方法适用于所有单载波和多载波系统。
从先验信息的角度，可分为以下三类：
基于参考信号的估计（非盲估计）。按一定估计准则确定待估参数，依赖于训练序列或导频序列。常用算法如 LS 算法（最小二乘准则）、MMSE 算法（最小均方误差准则）和 LMMSE 算法等。
基于训练序列的信道估计算法适用于突发传输（短时间进行高带宽数据传输）方式的系统。通过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，利用初始的信道估计结果进行一个判决更新，完成实时的信道估计。基于导频符号的信道估计适用于连续传输的系统。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；接着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，完成信道估计。
盲估计。利用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，或是采用判决反馈的方法来进行信道估计的方法。主要有基于最大期望的信道估计、基于子空间的信道估计技术等。
半盲估计。以上两种方法的结合，即盲估计+较短的训练序列。主要有基于 DFT 的信道估计以及基于判决反馈信道估计等。
比较
基于参考信号的信道估计算法复杂度低，但需要额外的参考信号开销，会降低频谱效率；
盲估计和半盲估计频谱效率高，但复杂度也高，且可能出现相位模糊（基于子空间的方法）、误差传播（如判决反馈类方法）、收敛慢或陷入局部极小等问题。实际工程中更多采用的是基于参考信号的估计算法。LS 算法基于最小二乘准则，优化目标是**实际观测量 𝐲与估计观测量 𝐗𝐡̂间误差最小LS 估计算法忽略了噪声的影响，因为它使用的是实际观测量与估计观测量的误差，这并不能精确的代表估计量的真值与估计值的误差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)}来计算估计值X’的；而least squares是选择X’而令Y-F(X’)的二乘和最小。
所以我们看到，这里考虑误差的对象是完全不一样的（且不论误差定义的不同）：MMSE考虑的是estimator的误差，而LS考虑的是观测量的误差。在这样的情况下，MMSE估计必须要知道条件概率P(X|Y)，通常情况下即X和噪声的分布。而LS估计因为只着眼于观测量，则完全没有这样的限制。这里我们看到，如果讨论estimator是否最优，必须考虑到各estimator所具有的先验信息（MMSE要求知道函数F的形式，以及X和噪声分布；LS仅要求知道函数F）。
考虑一个最简单的Y=AX+V模型在LMMSE准则和LS准则下的估计，这里V是零均值高斯白噪声（因此LMMSE和MMSE等价）。此时，LMMSE给出X’=inv[inv(R_x)+(AH)*inv(R_v)*A]*(AH)*inv(R_v)*Y；而LS给出X’=inv[(AH)*A]*(AH)*Y。显然仅在噪声的谱密度趋近为零的时候，两个estimator才可能等价
⑵ ls信道估计为什么要插值
人为地增加图像的分辨率。
不生成像素的情况下增加图像像素大小的一种方法，在周围像素色彩的基础上用数学公式计算丢失像素的色彩。有些相机使用插值，人为地增加图像的分辨率。
信道估计算法从输入数据的类型来分，可以划分为时域和频域两大类方法。频域方法主要针对多载波统，时域方法适用于所有单载波和多载波系统，其借助于参考信号或发送数据的统计特性，估计衰落信道中各多径分量的衰落系数。
⑶ 如何用计算请问如何做信道估计中的MMSE估计
MMSE估计就是最小均方误差估计，通过求得一个合适的信道冲击响应（CIR），使得通过CIR计算出的接收数据与实际数据的误差的均方和最小。
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我上个月刚做过基于块状导频信息的LTE物理层上行信道的频域信道估计以及信道均衡。
部分算法如下（以下是基于单载波的）
假设循环前缀已经消除了实践弥散信道带来的符号间干扰，保证了子载波之间的正交性。并且信道为慢衰落信道，在一个OFDM符号内，可以认为保持不变。
均衡器接收到的信号可以表示为
y(t)=x(t)*h(t)+n(t)
y(t)为均衡器接收到的信号，h(t)为系统等效的冲击响应，x(t)为原始的输入信号，n(t)为系统中的噪声。
信道估计的任务就是在已知发送参考信息的情况下，对接受到的参考信息进行分析，选择合适的算法得到参考信息的信道冲击响应，即h(t),而数据信息的信道冲击响应则可以通过插值得到。
1) 最小二乘估计（LS）
该算法的目的是
有正交性原理，则可得LS估计
该估计为无偏估计，每估计一个新到衰落系数只需一次乘法，缺点是受噪声影响较大。
2) 线性最小均方误差估计（MMSE）
LMMSE估计属于统计估计，需要对信道的二阶统计量进行估计，利用信道相关性可以置信道噪声提高估计性能。以最小均方误差（MMSE）为准则，如下式：
为了降低计算的复杂度，一般将 用它的期望值 代替，信道性能不会产生明显恶化，则上式可变为
其中 为一个仅与调试的星座的大小有关的值， 为平均信噪比。
该算法的复杂度较高，随着X的改变， 须不断更新。
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不知道你的是物理模型和数据结构是什么样的，频域估计还是时域估计，基于导频信息还是盲信道估计？
⑷ MMSE信道估计
在线性最小均方误差估计（LMMSE）中，采用的准则函数是统计均方误差，首先将待定信道估计值表示为：
其中W是待定的加权系数矩阵，这样就是要估计这些权系数，LMMSE估计的准则函数如下：
对W求偏导，并令其等于0，利用正交性原理，可得：
即
从而得到G的LMMSE为
最后得到H的估计为
下图是在EVA信道条件下，信道估计技术与均衡技术的性能比较图，其中调制方式为16-QAM，编码采用1/2码率的Turbo码。
由图可见，在多径信道条件下，LMMSE信道估计性能还是明显要优于LS信道估计。也可以看到在低信噪比条件下，性能并没有很大改善，这时噪声的影响占了主要因素。如果在AWGN信道条件下，由于Turbo码的存在，LS信道估计的性能在信噪比12dB的情况下已经不出现误码率，此时两种信道估计的曲线相差不大，因此在本系统的信道条件下（信道条件为室内信道，信噪比14dB以上），采用LS信道估计已足够。另外，这里由于天线间的干扰不存在，所以MMSE均衡和ZF均衡性能曲线几乎重合。
考虑到可能存在的定时误差，将导致相位偏移，相位偏差是关于k的线性函数。采用跟踪导频做信道估计时，忽略相位噪声的影响，采用线性内插时可将所有的相位偏移准确的估计出来，此时在频域采用线性内插最合适。在室内信道条件下，能保证信噪比大于14dB，此时信道编码可以完全正确译码，因此频域的信道估计方法采用LS算法。
在白高斯信道条件下，如果不存在定时误差，估计出的信道应该是信道响应的实部近似平坦，虚部为零；若存在定时误差，会使得估计出的信道有一定的相位偏转，两种情况下信道估计结果如下图所示
上图为信道估计值的星座图，下图为时域图，时域图中上图为频域内插之后的信道估计值的实部，下图为虚部，前600个子载波为正频率，后600个子载波为负频率。第一幅图为定时准确的情况，可见信道估计值仍然存在相位噪声；第二幅图是定时点出现误差的情况，此时引入的相位偏差会叠加到相位噪声上，如果定时偏差在3个样点以内，将引入小于2pi的相位偏转，该图的定时偏差刚好为3个样点。
实际信道为室内信道，时域上信道变化缓慢，因此可采用最邻近插值的方法估计其他未插导频的符号。此时认为在一个时隙内的信道响应近似不变。
因此信道估计算法频域采用线性插值，时域采用邻近插值。位于天线端口2上的导频处未插入任何导频信息，可以利用此特性来做信噪比估计，即使用每个时隙第6个符号上的导频计算信号功率，第7个符号上的导频计算噪声功率。
考虑到存在一定的相位噪声，使得每个符号的星座图有一定的相位偏转，一个主要的相位噪声是残余频偏的影响。假设在频偏补偿之后残余频偏还有f，则使用上述时域信道内插方法使得这些频偏会累计到一个时隙上。假设最后的残余频偏为f_delta，则一个时隙内每个符号残余相偏为
由于时域上信道估计是直接扩展得到的，所以残余相偏会因为时间的累计而增加。累计的间隔为一个OFDM符号长度（加CP）。整个下行子帧所有OFDM符号的相位偏转如下图所示：
每一个OFDM符号经历相同的相位偏转，当频偏补偿效果理想残余频偏为10Hz时，最大相偏约为0.01pi，实际信道下一个时隙的每个符号的星座图相偏如下所示
⑸ mimo-ofdm什么意思基于导频的信道估计算法
MIMO技术 MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)系统，该技术最早是由Marconi于1908年提出的，它利用多天线来抑制信道衰落。根据收发两端天线数量，相对于普通的SISO(Single-Input Single-Output)系统，MIMO还可以包括SIMO(Single-Input Multi-ple-Output)系统和MISO(Multiple-Input Single-Output)系统。 可以看出，此时的信道容量随着天线数量的增大而线性增大。也就是说可以利用MIMO信道成倍地提高无线信道容量，在不增加带宽和天线发送功率的情况下，频谱利用率可以成倍地提高。
⑹ 【信道估计】H^2=H*conj(H)是用什么方法做的信道估计
H^2代表信道的增益 H为复数信道系数
信道增益=复数H乘以H的共轭
⑺ 信道估计的定义是什么有什么作用谢谢
无线通信系统的性能很大程度上受到无线信道的影响，如阴影衰落和频率选择性衰落等等，使得发射机和接收机之间的传播路径非常复杂。无线信道并不像有线信道固定并可预见，而是具有很大的随机性，这就对接收机的设计提出了很大的挑战。在OFDM系统的相干检测中需要对信道进行估计，信道估计的精度将直接影响整个系统的性能。为了能在接收端准确的恢复发射端的发送信号人们采用各种措施来抵抗多径效应对传输信号的影响，信道估计技术的实现需要知道无线信道的信息，如信道的阶数、多普勒频移和多径时延或者信道的冲激响应等参数。因此，信道参数估计是实现无线通信系统的一项关键技术。能否获得详细的信道信息，从而在接收端正确地解调出发射信号，是衡量一个无线通信系统性能的重要指标。因此，对于信道参数估计算法的研究是一项有重要意义的工作。