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针对二阶统计量信道盲辨识算法在小样本观测数据条件下性能恶化且对信道阶数误差敏感的问题，本文首先提出一种改进的基于FFT变换的信道盲辨识算法（FFT—MCR），该算法充分利用MCR算法只需最小冗余度信息求解信道向量的特性，有效地降低了原算法（BI—FFT）的计算复杂度且性能相当。研究表明FFT—MCR算法在信道阶数过估计情况下额外引入的公零点具有单位圆聚集性，同时提出一种具有较强阶数鲁棒性的盲辨识算法（R—FFT、一MCR），算法通过聚类的思想搜索单位圆周围的公零点并将其移除，实现准确的信道估计。理论分析与