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传统判决反馈均衡器需要周期性发送训练序列，导致通信效率降低，可采用盲自适应判决反馈均衡器解决这一问题。但由于该均衡器在开始模式中采用常模算法，需要大量迭代运算才能切换到跟踪模式，收敛速度不够快。为此，本文改进了盲自适应判决反馈均衡器的结构，提出在开始模式中设置一个门限值，当均方误差越过此门限时，用判决引导算法取代常模算法来获得更小的均方误差和更快的收敛速度。仿真结果表明，该方法缩短了开始模式切换到跟踪模式的时间，并且实现了两模式之间的平滑切换。