谢春磊，王晓亚

(1.中国电子科技集团公司第五十四研究所，河北 石家庄 050081；2.装备工程技术研究实验室，河北 石家庄050081)

0 引言

QAM调制具有较高的频谱利用率，随着现代科技的发展，人们对通信容量的要求日益增大，越来越多的领域采用QAM调制，并且使用的调制阶数也越来越高。信道带宽限制和多径传播等会引起码间干扰，这种干扰对高阶QAM信号的影响更大，接收端需要引入均衡技术。利用训练序列进行均衡[1]，可以取得较好的性能，但牺牲了传输性能[2]。1975年，Sato提出了盲均衡的思想[3]，它不需要额外的训练序列，扩大了均衡技术的应用范围，因此受到了研究人员的广泛关注。

在各类盲均衡算法中，Godard[4]提出的恒模算法(CMA)以其计算简单、鲁棒性强而得到了广泛应用。然而传统的CMA算法收敛速度慢、稳态误差大，当应用于高阶QAM信号时，该缺点更加明显。因此，以CMA算法为基础，研究人员又提出了精简星座盲均衡算法(RCA)[5]、多模盲均衡算法(MMA)[6]以及基于多模式的混合盲均衡算法[7]。高阶QAM调制下，MMA算法收敛性能优于CMA算法，并解决了CMA算法的相位模糊问题；混合盲均衡算法一般先使用CMA等盲均衡算法实现收敛，然后再切换到其他均衡算法，以减小稳态误差[8]。

本文提出了一种适用于高阶QAM信号的分数间隔混合盲均衡算法，先使用CMA算法进行均衡器的初始训练，然后再切换到直接判决LMS算法。为了消除CMA算法的相位模糊，将均衡结构与载波跟踪环路相结合；为加快CMA算法的收敛速度，采用时域解相关的方法来更新均衡器系数。……