Kanal tahmini, sinyallerin iletildiği bir iletişim kanalının özelliklerini belirleme sürecini ifade eder. Bu, kanalın genliği, fazı, gecikmesi ve frekans tepkisi gibi parametrelerin tahmin edilmesini içerir. Kablosuz iletişim sistemlerinde çok yollu yayılım, sönümleme ve girişim gibi faktörlerin neden olduğu sinyal bozulmalarını telafi etmek için kanal tahmini çok önemlidir. Alıcılar, kanal özelliklerini doğru bir şekilde tahmin ederek, bu etkileri azaltmak ve veri iletiminin güvenilirliğini ve kalitesini artırmak için uygun sinyal işleme tekniklerini uygulayabilir.
5G ağlarında, devasa MIMO (çoklu çoklu çıkış) ve milimetrik dalga frekansları gibi ileri teknolojilerin kullanılması nedeniyle kanal tahmini hayati önem taşıyor. Bu teknolojiler, büyük anten dizilerinin işlenmesi ve MMWAVE’in yüksek yol kaybı ve engellemeye karşı hassasiyet gibi yayılma özelliklerinin azaltılması da dahil olmak üzere kanal tahmininde yeni zorluklar ortaya çıkarmaktadır. 5G kanal tahmin teknikleri, bu zorlukların üstesinden gelmek için tasarlanmıştır ve genellikle birden fazla anten ve frekans bandında kanal parametrelerini doğru bir şekilde tahmin etmek için uzaysal ve frekans çeşitliliğinden yararlanan karmaşık algoritmalar içerir.
Kablosuz iletişim sistemlerinde kanal tahmini, kanal eksikliklerine rağmen doğru sinyal alımını ve veri kurtarmayı mümkün kıldığından önemlidir. Alıcılar, kanal özelliklerini tahmin ederek sinyal kalitesini artırmak ve spektral verimliliği en üst düzeye çıkarmak için eşitleme, hüzme oluşturma ve girişim iptali gibi teknikleri uygulayabilir. Verimli kanal tahmini aynı zamanda uyarlanabilir modülasyon ve kodlama şemalarını da destekleyerek sistemlerin iletim parametrelerini gerçek zamanlı kanal koşullarına göre dinamik olarak ayarlamasına olanak tanır ve böylece sistem performansını ve kapasitesini optimize eder.
Kanal tahmin algoritmaları bağlamında, LS (en küçük kareler) ve MMSE (minimum ortalama kare hatası) iki yaygın yaklaşımdır. LS tahmini, bilinen pilot sembolleri veya eğitim dizilerini varsayarak, alınan sinyal ile tahmin edilen kanal yanıtı arasındaki karesel hatanın en aza indirilmesini içerir. MMSE tahmini, tahmin edilen yanıtlar ile kanal yanıtları arasındaki ortalama kare hatasını en aza indirmek için gürültünün ve sinyal-gürültü oranının (SNR) istatistiksel özelliklerini dikkate alarak daha da ileri gider. MMSE tahmini genellikle gürültülü veya soluk kanallarda daha iyi performans sağlar ancak kanal istatistiklerine ilişkin bilgi gerektirir.
OFDM (dikgen frekans bölmeli çoğullama) sistemlerinde kanal tahmini genellikle iletilen sinyale eklenen pilot semboller kullanılarak gerçekleştirilir. Bu pilot semboller hem verici hem de alıcı tarafından bilinir ve alıcının belirli frekanslardaki kanal tepkisini tahmin etmesine olanak tanır. OFDM’de her alt taşıyıcı, çok yollu yayılım nedeniyle farklı kanal koşullarıyla karşılaşabilir. Bu nedenle, OFDM’deki kanal tahmin teknikleri, kanalın frekans seçici özelliklerini tahmin etmek için pilot semboller arasındaki kanal yanıtının enterpolasyonunu veya ekstrapolasyonunu içerir. Bu bilgi, kanal bozulmalarını telafi etmek ve iletilen verileri doğru bir şekilde kurtarmak amacıyla frekans alanı eşitlemesinin uygulanması için çok önemlidir.