题   目

信道估计算法仿真设计

学生姓名

学  号

指导教师

所在单位

通信学院

题目类型

√应用型  研究型  综合型  其它

是否需要在实验、实习、工程实践和社会调查等社会实践中完成（√是  否 ）

一、研究目标

1、了解移动通信系统中相关的主要处理流程和关键的技术；

2、了解信道估计处于移动通信系统的环节，了解其所发挥的重要作用和意义；

3、阅读文献和相关论文，了解目前信道估计的研究现状；

4、深入理解目前移动通信系统中几种经典的信道估计算法的推导和计算；

二、主要研究内容和方法

指明本课题解决的主要问题和途径，大体从哪几个方面研究、解决主要问题的具体要求和可以采用的方法。指导教师在填写本项目时，要具有引导性、启发性，以便给学生留下独立思考和创造的余地。

1、参考和学习高水平的学术论文，并对目前出现的信道估计算法对比和分析。

2、对移动通信系统下行链路的中，数据传输处理以及信道估计算法进行重点、深入的研究，旨在降低算法复杂度。

3、需通过系统化的理论分析，借助MATLAB仿真代码仿真，并分析算法复杂度、性能以及实现的可行性。

4、理解待解决问题的原理，从原理上进行引申，将所存在的问题细化，找到问题根源。

三、主要考核要求或指标

指导教师要明确给出本课题研究要达到的功能要求、技术指标或经济指标，如完成了具体哪些功能或精度要达到多高、时间应控制在什么范围、成本应控制在什么范围、经济效益应该是多少、社会效益应该有哪些等等。

1. 对比和分析已改进的信道估计算法，通过MATLAB仿真代码仿真与原有算法的复杂度进行对比，计算复杂度是否有所降低。 2. 也可以在计算复杂度与原算法接近的情况下，通过MATLAB仿真代码仿真与原有算法的性能（NMSE）是否有所改善和提升。 3. 总结之前所做的工作，完成论文初稿的撰写，并且在指导老师的指导下进行修改完稿，制作答辩PPT,准备答辩。

四、主要参考文献

任务书所推荐的文献是指导规定学生必须阅读的重要文献，篇数不少于2篇。

[1] Mohammadian R, Amini A, Khalaj B H. Compressive Sensing-Based Pilot Design for Sparse Channel Estimation in OFDM Systems[J]. IEEE Communications Letters, 2017, 21(1):4-7. [2] Gangarajaiah R, Nilsson P, Edfors O, et al. Low complexity adaptive channel estimation and QR decomposition for an LTE-A downlink[C]// 2014 IEEE 25th Annual International Symposium on Personal, Indoor, and Mobile Radio Communication(PIMRC). Washington DC: IEEE Press, 2015: 459-463. [3] 黄敏,李兵兵.基于整体最小二乘的联合信道估计及OFDM信号检测算法[J].电子与信息学报,2014,36(06):1448-1453. [4] Wei H, Huang Y, Zhang T, et al. An Universal MMSE Channel Estimator for OFDM Receiver[J]. Wireless Personal Communications, 2017, 94(3):659-673. [5] Zaib A, Khattak S. Structure-Based Low Complexity MMSE Channel Estimator for OFDM Wireless Systems[J]. Wireless Personal Communications, 2017(7):1-18. [6] 何江. OFDM系统的信道估计研究与实现[D].西南交通大学,2017.

指导教师签字：

2021  年01 月14日

专业负责人意见：

□同意立题

□不同意立题

学院意见：

□同意立题

□不同意立题