MMSE信道估计时如何计算信道自相关矩阵Rhh？

困惑很久的问题了，请大家指点一下
在LMMSE信道估计的最终表达式为下面的式子，其中P为LS估计出来的频率响应，Rhh是信道响应的自相关矩阵。
Hmmse = Rhh ( Rhh + B/SNR * I)-1 Hls
问题：
1. 我的疑惑是： 在作估计时是不知道信道响应的，又怎么能算出Rhh呢?
2. 有同学的看法是： 一开始应假设信道的状态信息已知的，通常h当做高斯随机变量，可以用奇异值分解法来降阶，不过实际应用中信道的状态信息是不知道的，是需要估计的，通常估计h是不可能的事，所以LMMSE虽然性能好，但是实现很困难，所以实际的系统中，LS算法常用。 他说得对不？ 实际系统到底用不用LMMSE算法？
3. 还有同学说： Rhh与时延功率谱是傅立叶变换的关系, 请问如何求得频域的延迟功率谱呢？
总之对这个问题很困惑，最好哪位高人能指点一下Rhh的具体计算公式在那个资料里面有详述，我要做LMMSE的硬件实现，现在被Rhh的计算卡住了。
谢谢大家。

我也在纠结这个自相关矩阵的问题。

我知道的一种实用的方法是先假设
假设一种延迟功率普，毕竟信道统计特性的种类不多，最大延迟衰减分布等在不同环境中有典型值。这样自相关矩阵就已知了。
怕模型失配的话，假设就放宽一些，比如可以假设延迟很大，衰减很慢或不率减，这时无非抗噪声性能差些。
当然这个假设可以随着收集的信息增多实时更新。

可以用LS估计得到的h做自相关得到Rhh

方法一：利用LS估计的结果估计出Rhh和SNR；
方法二：利用Sounding信号获取Rhh；
方法三：利用特定的信道Profile计算Rhh，具体可参考Li Ye关于Robust MMSE信道估计的论文。

我也碰到了这个问题，请问最后你怎么解决的呢？

请问一下，我记得有一种基于导频的公式是：Hmmse = R_H_Hp ( R_Hp_Hp + B/SNR * I)-1 Hls
R_H_Hp和R_Hp_Hp如何计算呢？