改进RLM算法：降低复杂度并增强抗干扰能力

本文档标题为"多径信道的自适应估计 (2006年)",发表于2006年8月的《北京邮电大学学报》第29卷第4期，由王东昱、张欣和杨大成三位作者共同完成。研究主要关注的是在无线通信领域中，如何通过优化迭代型最小均方噪声抑制（RLM）算法来降低其复杂度并提高在时变快衰信道环境下对信道冲激响应矢量估计的性能。 RLM算法是一种用于信号处理的技术，特别在处理多径信道中的信号干扰时表现出色。原始的RLM算法在抑制脉冲噪声方面可能存在效率问题，这可能导致算法复杂度较高，特别是在面对大脉冲干扰时。因此，论文的核心内容是提出了一种改进的RLM算法，通过对脉冲噪声抑制函数ρ（·）进行优化。 作者对ρ（·）函数的关键参数，如阈值参数ξ和Δ，进行了深入研究和估计。这种改进旨在确保算法在保持线性方程关系的同时，能够更好地应对大脉冲噪声，从而提高算法的鲁棒性和稳定性。通过理论分析，作者证明了改良后的算法能够在不牺牲精度的前提下，显著减少计算负担。 在实验部分，作者将改进后的RLM算法应用到实际的时变快衰信道冲激响应估计中，并与传统的迭代型最小均方(RLS)算法进行了对比。结果显示，改良的RLM算法在抵抗大脉冲干扰方面表现优异，即使在干扰强烈的情况下，也能使信道冲激响应矢量快速收敛，从而提高了通信系统的整体性能。 论文的关键词包括“迭代型最小均方噪声抑制算法”、“代价函数”、“遗忘因子”、“Kalman增益”以及“自回归模型”，这些都是论文讨论的主要技术概念。整体来看，这项工作对于提高无线通信系统的信号估计能力和抗干扰能力具有重要的理论和实践价值。