推 lovewa:強者我同學終於發聲了，我就說他是強者吧～推他一把！ 05/25 21:24
→ renj:好說好說，怎麼都比不過你阿 05/25 21:44
推 ryeko:推!謝謝你抽空解釋! 05/25 22:04
※ 引述《ryeko (DT)》之銘言：
: 算是延續之前的問題
: 但我現在就改成在Freq. domain做1-tap EQ
: 經通道之後有多出幾點的問題 就去掉到後h點(h+1:channel length)
: 現在我把我的FEQ作法po出來
: 大家幫我看看這樣作哪裡可能有問題
: 先謝謝了!麻煩各位!!....
: ========================================================
: 我再作remove cp與fft之後 才作LMS algorithm
在OFDM系統中，每個子載波上所帶的通道響應被看待成是各自獨立的
因此以1-tap FEQ來看的話，並不是像LMS這種演算法來training等化器
不過倒是看過以LMS對每個子載波通道響應做時間上tracking的論文
: 然後LMS的weight長度訂成跟fft點數一樣 64
: weight再跟fft後的data相乘...
: 因為weight只有64個 而data symbols有2048個
: 所以我是把2048點分段1~64, 65~128,...,1985~2048
: 這樣每段都是長64 所以就剛好分別能跟weight作相乘
: ((( 問題: 能像上述那樣做嗎 那樣是one tap FEQ嗎? )))
: 順便付一下 LMS 寫法:
x[n] = ifft( X[k] ) , where n=0,1,2,...,N-1
y_cp[n] = conv( x_cp[n] , h[n] ) + w[n] ,
where w[n]:white gaussian noise
丟掉CP做FFT後
Y[k] = fft( y[n] ) , where k=0,1,2,...,N-1
假設CP長度大於通道長度且完美同步情況下
Y[k] = X[k]*H[k] + W[k]
where H[k] = fft( h[n] ) , W[k] = fft( w[k] )
則可以分別針對每個子載波得到通道估測
^
H[k] = Y[k] / X[k] , X[k]則是頻域上你已知的training symbol
最後對各個子載波做通道等化(1-tap FEQ)
^ ^
X[k] = Y[k] / H[k]
之前剛好整理過的資料，希望對你有幫助，有錯麻煩指正 ￣▽￣|||
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