【摘 要】
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物联网的热度使得窄带无线通信再次引起了关注，而信道跟踪算法对于窄带无线通信的质量具有重要的影响，本文首先总结了窄带无线信道主要存在的问题是载波频偏和多普勒频移，然后研究了传统的LMS、RLS自适应滤波信道跟踪算法，以及以AR模型、线性趋势(Linear Trend, LT)模型作为状态方程的卡尔曼滤波信道跟踪算法。以卡尔曼滤波为基础的信道跟踪算法具有优良的性能，但是其依赖于状态方程是否准确描述了信道响应的变化规律，本文针对窄带无线信道衰落的特征，提出了相应的描述信道变化的模型：
(1)针对具有载
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物联网的热度使得窄带无线通信再次引起了关注，而信道跟踪算法对于窄带无线通信的质量具有重要的影响，本文首先总结了窄带无线信道主要存在的问题是载波频偏和多普勒频移，然后研究了传统的LMS、RLS自适应滤波信道跟踪算法，以及以AR模型、线性趋势(Linear Trend, LT)模型作为状态方程的卡尔曼滤波信道跟踪算法。以卡尔曼滤波为基础的信道跟踪算法具有优良的性能，但是其依赖于状态方程是否准确描述了信道响应的变化规律，本文针对窄带无线信道衰落的特征，提出了相应的描述信道变化的模型：
(1)针对具有载波频偏的信道，提出相位线性趋势(Phase Linear Trend, PLT)模型。PLT模型以信道响应幅度基本不变，相位线性变化为基础推导得到；
(2)针对具有多普勒频移的信道，提出二阶趋势(Second Order Trend, SOT)模型。SOT模型以信道响应的实部和虚部变化时具有一定的趋势为基础，跟踪信道响应的一阶差分和二阶差分而建立。
分别将PLT模型和SOT模型作为卡尔曼滤波的状态方程，在接收的一帧采样序列中，使用训练序列使卡尔曼滤波的参数收敛，使用判决反馈的方式对数据部分进行信道跟踪。仿真结果表明，以PLT模型为状态方程的卡尔曼滤波信道跟踪算法在仅存在载波频偏的信道中具有优异的性能，当载波频偏信息不准确时，PLT模型鲁棒性好，但在具有多普勒频移的信道中性能较差。以SOT模型为状态方程的卡尔曼滤波信道跟踪算法在受到多普勒频移影响的信道中性能优异，在具有载波频偏的信道中表现也很稳定，具有广泛应用的价值。
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