⽆线环境数复杂多变的，信号在传播过程中就会受到各种各样的⼲扰，到达接收端时，信号的幅度、相位和频率都会发⽣很⼤的改变，⽽信道估计和信道均衡的作⽤就是尽可能恢复出信号。因此，⼀个良好的估计和均衡算法对于接收端的性能来说⾄关重要，决定了信号最终的解出率。 根据是否借助导频信息，可以将信道估计分为盲估计、半盲估计和⾮盲信道估计三种。 卡捷琳娜盲信道估计⽆需借助导频符号，也不占⽤频谱资源，只利⽤接收信号本⾝固有的特征，来获取信道信息。实际上，在具体使⽤时，⼏乎 ，特别是通信领域，因为盲信道估计计算量复杂，收敛较慢，不适合现实的实时交互通信系统。
针对盲信道估计的缺陷，半盲信道估计在发射端的调制信号中插⼊了少量导频。相较于盲信道估计⽽⾔，半盲信道估计可以借鉴少量导频信号的频率响应来进⾏信道估计，因此，其性能要好于盲信道估计。东方快译
基于导频辅助的⾮盲信道估计算法可以分为两个部分，⼀是导频位置处的信道估计算法；⼆是⾮导频位置处的插值算法。这也是⽬前通信系统常⽤的处理⽅式。现在对导频位置处的信道估计算法有最⼩⼆乘（LS）算法作⼀个简单的学习。
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假死最⼩⼆乘法是线性回归的⽅法之⼀。线性模型在⼆维空间中就是⼀条直线。
LS算法的基本原理就是使接收信号和⽆噪声数据之差的平法达到最⼩。假设发送端参考信号为X，Y为接收参考信号，信道表⽰为H，噪声为N，关系表达式为：
Y=XH+N
则LS的信道相应的估计值可以表⽰为：
令H 等于其极限值0，进⽽得到：
对H求导，得到：
因此，LS算法的信道响应可以表⽰为
道州论坛由上式可见，LS利⽤发送端的导频信息，即可以对信道矩阵进⾏估计，结构见到，计算量⼩，但它没有考虑接收信号中的噪声，以及⼦载波间的⼲扰，所以估计精度有限。在信噪⽐⾼的时候效果⽐较好，当信道噪声较⼤时，估计性能会⼤⼤降低。
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