MATLAB实现的压缩感知信道估计算法对比仿真平台

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现压缩感知(CS)信道估计算法，并与传统LS、MMSE算法进行性能对比。通过多径信道建模和SNR扫描，系统可自动生成归一化均方误差性能对比曲线，为通信系统设计提供算法选择参考。

详 情 说 明

基于压缩感知的信道估计方法对比仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个用于对比压缩感知(CS)信道估计算法与传统最小二乘(LS)及最小均方误差(MMSE)算法性能的仿真系统。系统通过构建多径信道模型，在不同信噪比条件下全面评估三种算法在归一化均方误差(NMSE)和误码率(BER)方面的性能表现，并提供直观的可视化对比结果与分析报告。

功能特性

• 多算法对比: 集成压缩感知重构、最小二乘估计和最小均方误差估计三种核心信道估计算法
• 灵活参数配置: 支持多径信道参数、信号参数和系统参数的全面自定义
• 综合性能评估: 从NMSE和BER两个维度定量分析算法性能
• 丰富可视化输出: 提供性能曲线对比、信道响应估计效果展示等多种图形结果
• 详细分析报告: 包含算法复杂度分析和重建精度统计摘要

使用方法

1. 配置仿真参数：根据需要修改信道、信号和系统参数设置
2. 运行主仿真程序：执行主函数启动仿真过程
3. 查看输出结果：分析生成的数值表格、性能曲线图和评估报告
4. 调整参数重新仿真：可通过修改参数进行不同场景下的对比实验

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计与机器学习工具箱
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件实现了系统的核心仿真流程，包括信道模型生成、导频信号设计、三种估计算法的具体实现、性能指标计算与分析，以及最终结果的可视化展示。该文件整合了参数配置、算法执行和结果输出等全部关键功能，为用户提供一站式的仿真对比体验。