※ 引述《yagaru (新地方新学习)》之铭言： : : ^^^^^ : : 这可以是training symbol经LMS估出来的weight吗? : 这方法是LS的方法 为什麽是 LS ? 感觉只是单纯的 zero-forcing 的作法, 这种方法如果遇到有 deep-null 的 subcarrier, 可是会把 noise 放的很大 而 LMS 是 MMSE criterion , 所以即使是 deep-null subcarrier 也不会产生严重的 noise enhancement : 基本上就是给一个或以上的OFDM symbol, 已知的 : 然後就可以用此方法找到通道效应并补偿之, 并不是LMS演算法 : 但通常此方法是适用在通道变化缓慢的 应该说 LMS 本身是 adaptive 的演算法, 所以具备 tracking 的能力, 但是就 acquisition 而言, 在完全不知道通道的情况下 (initial value set to zero), LMS 要收敛可是需要一段时间, 而一般无限通讯的通道变化很快, 所以不可能有时间让你慢慢 training, 也不可能给你这麽多个 training-symbol (preamble) 去 training 所以通常是采用其他的 channel-estimation 的方式作 acquisition, 在配合 LMS 作 tracking 不过在通道几乎不会变动的情况下, 例如 ADSL 的系统 就可以使用 LMS 作 acquisition, 还可以省下除法运算, 估计出来的通道响应会非常精准, 还可以根据估测出来的通道响应, 在 transmitter 端使用 water-fulling 的方式调整每个, subcarrier 的调变方式及 power, 藉以达到最大的 channel capacity : 你说的LMS演算法, 如果没有CFO, SFO, 或是都普勒 : 其时用不到(没有相角累积, 没有通道变化, 干嘛用) : 我以前用的LMS, 是因为有相角变化, 将其视做通道变化 : 然後以LS估测出的通道当作等化器初始值 : 而且是一阶 : 所以你之前波的那个, 我是觉得怪怪的啦 : 我想作业的话, 不用加入那些时变的效应 : 应该不用LMS等化器 : 就用上述大大提供的 : 应该就够了 : 再度提供了一堆废话, 不好意思 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc) ◆ From: 140.112.17.147