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盲均衡技术是目前一种新兴的自适应均衡技术，由于其不需要训练序列就能自适应的调整均衡器的抽头系数而备受重视。其中的Bussgang类算法，由于其理论完备，计算简单，易于实现等特点被广泛使用。而Bussgang类算法中应用最多的就是常模算法。
本文所作的主要工作有：阐述了盲均衡理论的基础知识，对Bussgang算法进行了系统地分析，重点分析了Bussgang算法中的常数模算法。本文对常模算法进行了研究，论述分数间隔均衡理论，研究分数间隔均衡器结构下常数模算法的性能，在简单介绍误收敛特性基础上，对影响常模算法的参数进行研究。
常模算法对权值向量的初始状态十分敏感，由于其具有误收敛特性，不恰当的初始化会导致常模算法收敛到局部最小点，这样均衡器就不能起到消除码间干扰的目的，整个系统将不能起到恢复输入信号的作用。因此有必要对影响算法性能的参数进行研究，本文通过计算机多次仿真试验说明了中心抽头的合理性；接着通过仿真说明步长会影响到收敛效果，在此基础上提出一种变步长算法，仿真试验说明其较好的性能，最后研究均衡器的长度对性能的影响。