在正交频分复用（OFDM）系统中，针对常用的信道估计算法不能有效地抑制信道冲激响应中循环前缀长度内噪声的不足，提出了一种改进的基于离散傅里叶变换（DFT）的信道估计算法。该算法是一个多次迭代的过程，通过最小二乘算法获得导频位置处的信道频域响应，经过逆傅里叶变换后，利用时域内引入的能量增长速率函数来判断信道冲激响应分布情况，以便对其进行消噪处理，最后通过多次迭代进一步抑制子载波间干扰和加性高斯白噪声。仿真结果表明，无论在多普勒频移较小还是较大的情况下，该算法的估计性能均优于最小二乘（LS）信道估计算法、传统基于DFT的信道估计算法和基于阈值的信道估计算法。在系统误比特率为[10-2]时，改进的基于DFT的信道估计算法比其他算法有3~5 dB的性能增益。

现有的信道估计算法大多是基于高斯噪声模型假设。然而在实际无线通信环境中，常常出现脉冲噪声使得噪声不再满足高斯模型，而是满足一种广义高斯分布（GGD）噪声模型。采用传统的自适应信道估计算法（如递归最小二乘（RLS）算法）无法抑制这种非高斯噪声的干扰。对此提出一种可抑制非高斯噪声干扰的RLS信道估计算法。该算法通过在标准RLS算法中引入两种稀疏约束函数（L1-范数和L0-范数）来有效地挖掘稀疏结构信息。通过蒙特卡罗仿真，验证了提出的信道估计算法的估计性能比标准RLS算法更好。

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基于深度神经网络的时域信道估计算法，张丁水，林家儒，本文介绍了一种基于深度神经网络（DNN）的无线信道估计算法，可应用于低信噪比下单载波频域均衡（SC-FDE）系统中对衰落信道的估计。

AWGN信道中一种改进OFDM系统信道估计算法，任文超，姜军，基于梳状导频的正交频分复用（OFDM）系统的信道估计算法主要有LS算法和MMSE算法，数据域的信道估计则通过线性插值、二阶插值、低通��

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