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MIMO-OFDM系统中改进的RLS信道估计方法被引量：2: 2008年; MIMO-OFDM系统中一种改进的递归最小二乘(RLS)信道估计方法可以在不需要任何信道统计信息的前提下,利用前导训练序列和自适应遗忘因子对信道状态参数进行估计。仿真结果表明基于自适应遗忘因子改进的RLS信道估计方法(RLS-A),在估计精度和鲁棒性上的性能均优于基于常规遗忘因子的RLS信道估计方法(RLS-C)和两步遗忘因子的RLS信道估计方法(RLS-T)。因此,改进的RLS-A信道估计方法能很好地满足MIMO-OFDM系统中接收机的要求。; 梁永明罗汉文陈国础黄建国; 关键词：信道估计遗忘因子多输入多输出-正交频分复用递归最小二乘

一种改进RLS算法的性能研究及应用被引量：11: 2005年; 提出了一种改进的RLS算法,它结合了可变遗忘因子的RLS算法和平方根Kalman 算法的优点,既有可变遗忘因子的RLS算法对时变参数的快速跟踪能力,又有平方根Kalman 算法对设备精度要求低的特点。改进后的RLS算法具有较小的参数估计误差,数值稳定性好,是一种适合工程实现的较优算法,已经在跳频通信中应用实现。; 陈国础宋文涛罗汉文陈强; 关键词：RLS算法 KALMAN算法 RIS 时变参数跳频通信平方根

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陈国础