基于在线训练RBF网络的OFDM信道跟踪

提出一种结合了正则化技术及时间加权技术的递归最小二乘算法,用于径向基函数神经网络的在线训练及动态调整,从而解决OFDM系统中信道的动态跟踪问题。该算法能充分利用无线信道的时域相关性及频域相关性,仿真结果显示出了极强的鲁棒性;此外该算法具有的无记忆性,在线训练,递归更新等特点,使其可以低成本硬件实现。