摘要：该文分析了在存在噪声干扰的情况下，进行估计快衰信道的方法。在无线通信系统中，快衰信道可以采用AR（Auto-Regressive）模型进行预测，而LS（Least Square）算法和自适应Kalman滤波器可以分别对AR模型的参数和信道的冲激响应进行估计，但是这两种算法对噪声干扰非常敏感。该文提出改进型的RLM算法和Kalman滤波器，并在存在噪声的情况下，使用它们并行对AR参数和信道的冲激响应进行联合估计。仿真结果显示：相比于传统的算法，改进后的算法在联合估计信道时。提高了抵抗大脉冲干扰的能力，加快了待估的参数的收敛速度。

关键词：无线通信 rlm算法 代价函数 并行信道估计 kalman增益 

单位：北京邮电大学无线通信中心; 北京100876