提出了一种基于卡尔曼滤波和AR模型的、针对由于移动台高速移动而引起的信道状态变化的信道预测方法。在研究传统的LRP信道预测算法的基础上抽取采样数据,通过训练序列得到AR模型系数,采用LRP信道预测算法进行信道预测,并引入一个决策模块,当信道状态变化较大时,采用Kalman滤波进行替代预测,可获得较好的预测性能。