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摘要
针对正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)系统中信道估计准确度低和算法复杂度高的问题，提出一种基于岭回归正则极限学习机(Regularization Extreme Learning Machine, RELM)的信道估计方法。利用改进的极限学习机网络对信道进行自回归建模，将极限学习机损失函数正则化，通过岭回归方法，可以得到最优的神经网络参数，同时利用先验信道信息完成信道估计。与传统信道估计算法相比，所提信道估计方法仅需较低计算复杂度，即可达到得更低的MSE,从而提供更好的系统误码率性能。
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