耿天玉，舒 勤，应大力

（四川大学 电气信息学院，四川 成都610065）

0 引 言

在通信系统中，信道失真导致接收信号存在码间干扰（inter symbol interference，ISI）是非常普遍的现象［1－4］，能够造成信号的判决错误从而影响了通信质量，为了确保能接受到质量较高的通信信号，在信号的接收端需要一种有效的信号处理方法来减小或者消除码间干扰对通信信号产生的影响，这样的方法叫做信道均衡技术。传统的自适应均衡技术需要使用训练序列，占用了大量的信道资源，从而降低了通信的有效通信率。与传统自适应均衡技术相比，盲均衡技术不需要发送训练序列，节省了系统宽带，信道利用率得到提高，因此备受关注。

盲均衡算法主要分为三大类，即Bassgang类算法，高阶或循环统计量算法，非线性均衡算法。其中Bussgang类算法采用横向滤波器，选取合适的代价函数后，得到的误差函数通过随机梯度算法对均衡器的权向量来进行调整，使得代价函数最小化，此时输出信号序列接近于发送信号序列［5］，当代价函数达到极值点时，系统就成为理想的系统。由于Bussgang类算法鲁棒性强，原理简单，易于实现，一直以来都是研究的热点。Bussgang算法中比较经典的算法是CMA算法，它具有许多优点，但也存在一些不足，如对高阶QAM信号的均衡效果比较差，剩余误差较大，而且无法修正相位的偏移［6－8］。后来S Chen将最大后验概率的思想融入到Bassgang盲均衡算法中，得到了MAP盲均衡算法［9］。该算法用输出信号的最大后验概率密度函数作为代价函数的参数，根据最斗下降随机梯度方法进行迭代，更新均衡器的权向量，具有稳态误差小，星座图恢复得紧凑等优点，但也存在一系列问题，即收敛速度不够快，并且算法分阶段执行，复杂度上升。……