信道估计的精确性和有效性是正交频分复用（OFDM）水声通信系统具有良好性能的保证。针对水声信道稀疏性的特点，在传统的LS（最小二乘）和LMMSE（线性最小均方误差）信道估计算法的基础上进行了基于压缩感知（Compressive Sensing，CS）理论的LS-MP（Matching Pursuit，匹配追踪）信道估计算法的研究。并在OFDM水声通信系统下，对传统的信道估计方法（LS和LMMSE）和基于压缩感知理论的LS-MP信道估计方法进行仿真分析，对这三种算法进行了性能比较。

瑞利信道基带信号均衡仿真，绘制QPSK和16QAM理论误码率和误符号率

正交频分复用(OFDM)是一种多载波调制技术，它能有效地克服多径干扰和码间干扰，是第四代移动通信的核心技术。对OFDM系统中基于导频的信道估计技术进行了比较。重点介绍了几种常用的信道估计算法、LS算法、LMMSE算法、SVD算法及DFT和DCT两种变换域算法，并给出了这些算法的仿真实现。

OFDM系统中MMSE与LS信道估计算法的比较研究，适合于初学者

协调多路输入下行链路考虑频偏和信道估计问题多输出正交频分复用系统。 该协调系统中存在多个载频偏移。 如果不对这些偏移量进行适当的补偿，则载波间干扰和小区间干扰都会降低系统性能。 在这里，我们应该采用并行干扰消除策略来迭代地减轻小区间干扰，并提出一个频率偏移估计器，由Hadamard积和泰勒级数近似扩展，以消除载波间干扰。 该方案比现有方法复杂得多。 此外，信道估计器对频率偏移具有鲁棒性，并且与这些传统方法的性能相当。

块状和梳状导频下的OFDM信道估计,基于导频的信道估计,matlab源码.zip

OFDM信道估计和均衡的仿真程序，包括MMSE、LS、ZF等方法

基于BPSK调制的信道估计，利用LS算法估计信道矩阵，并求出MMSE。

提出一种基于OFDM水声信道模型的信道自适应稀疏度估计方法。该方法利用小波分解估计得到信道初始稀疏度，结合已有的压缩感知自适应算法的思想确定算法迭代停止条件完成信道估计，解决实际运用中水声通信系统信道估计时稀疏度未知的问题。仿真实验结果表明，所提出的方法可精确重构估计信道信息，大大减少自适应算法的运行时间。

给实验室师弟们写的LS和MMSE仿真，基于y=Hx+n模型，在频域下做的信道估计。但是MMSE做的并不成功，因为相关矩阵直接用LS信道估计结果产生的。只有归一化均方误差，没有误码率，毕竟不会信道均衡。文件To_people里有详细的注释。function_zixiangguan是To_people调用的子函数，两者必须放在同一文件夹下，主函数To_people才能调用。 直接运行需要大约280秒，有张BMP图片，是循环1000次的NMSE图，可以先浏览一下。