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为了消除扩频系统中的窄带干扰信号，提出了一种新的基于自适应卡尔曼滤波（AKF）学习算法的递归神经网络预测器（RNNP），其中自适应卡尔曼滤波被用于反馈修改递归神经网络的权值系数，从而准确地估计干扰信号，具有收敛速度快、预测精度高和数值鲁棒性较好的优点．仿真实验表明：基于AKF学习算法的RNNP相对于自适应线性最小均方差（LMS）干扰预测器、自适应近似条件均值（ACM）干扰预测器和基于实时递推学习（RTRL）算法的RNNP，在预测误差的均方误差、收敛速度、干噪比改善量和信噪比损失量方面上有不同程度改进．