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基于高阶奇异值分解(High Order Singular Value Decomposition,HOSVD)降噪的信道预测算法对天线数较少引起的秩不足问题比较敏感,同时也难以应付较大多普勒频移的情况,从而引起信道估计性能和预测性能的急剧下降、损失信道容量.针对这一问题,提出了一种改进的使用HOSVD降噪的信道预测算法.该算法先利用多输入多输出(Multiple-input Multiple-Output,MIMO)信道固有的空时相关性对采样得到的信道状态信息(Channel State Informa