马艺梅，王立东，陈雪波，吴文良

1(辽宁科技大学 电子与信息工程学院,辽宁 鞍山 114051) 2(聚龙股份有限公司,辽宁 鞍山 114051)

1 引 言

随着技术的进步和社会的发展，人们对在高速相对运动条件下实现数据高速可靠传输的需求日益迫切.然而由于高速移动环境易受到多径传播与时延扩展等因素的影响，信道传输特性劣化，在接收端会产生严重的符号间干扰(Inter-symbol Interference,ISI)和载波间干扰(Inter-carrier Interference,ICI)，影响通信质量甚至无法正常通信[1，2].正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)技术是解决频率选择性信道所造成ISI问题的有效途径,因其具有频谱利用率高、抗多径干扰和脉冲噪声的优势，已经成为新一代无线移动通信系统中的关键技术.由于OFDM系统中信道估计的质量对于通信性能的影响较大，因此信道估计方法成为研究热点[3].在信道估计中，由于非盲信道估计精度高、易于实现等优点，使其成为主要被采用的技术[4，5].本文采用非盲信道估计方法对信道进行预测.基于导频的信道估计方法主要有基于最小二乘(Least Squares,LS),最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)等准则来获取导频处的信道频率响应[6，7].文献[8]提出了线性插值(Linear)的方法来预测无导频处的子载波的信道频率响应，并对它们的性能进行了比较.插值算法内容简单，易于实现，但是其预测准确度不高.为了克服插值算法的不足[9]，文献[10]提出一种能够解决高维问题和局部极小值问题，具有良好的泛化能力的支持向量机预测算法.支持向量机(Support Vector Machines,SVM)是以统计学习理论中的VC维和结构……