1、無線和數(shù)字通信系統(tǒng)中，由于信號在傳輸過程中會受到復雜傳播機制的影響，從而產(chǎn)生碼間干擾。為了消除碼間干擾，要在接收端進行均衡，以補償信道特性，正確恢復發(fā)送序列。傳統(tǒng)的均衡器由于需要不斷地發(fā)送訓練序列，已經(jīng)不能滿足數(shù)字通信技術(shù)發(fā)展的要求。盲均衡技術(shù)不需要訓練序列，僅利用接收序列的統(tǒng)計特性便能自適應地調(diào)節(jié)參數(shù)，也就是說，盲均衡技術(shù)本身完全不用訓練序列，就可以自啟動收斂并防止失鎖情況，且能使濾波器的輸出與要恢復的輸入信號相近。盲均衡技術(shù)有效克服

2、了傳統(tǒng)均衡器的缺點，對于信道的經(jīng)常性衰落、嚴重的非線性及時變特性、多徑傳播等的影響，以及接收機無法跟蹤上信道特性而出現(xiàn)的通信中斷，盲均衡器會自動調(diào)整參數(shù)，跟蹤信道特性，完成對信號的最佳估計。目前已在通信、雷達，地震勘探，圖像處理等領(lǐng)域中得到應用。 本文所做的主要工作有: (1)系統(tǒng)分析了盲均衡算法原理以及盲均衡技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀，研究了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡特點、結(jié)構(gòu)及確定方法，分析了隸屬函數(shù)的選取原則，闡述了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的學習算法，

3、首次提出三種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的盲均衡算法，并分析其實現(xiàn)原理。 (2)分析了傳統(tǒng)固定步長恒模盲均衡算法，針對步長大小會影響算法的收斂效果，提出變步長盲均衡算法的設計思想。利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的控制功能，提出基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制步長因子的盲均衡算法，以提高步長控制的精度。通過誤差信號和誤差信號的變化大小及相關(guān)的規(guī)則，控制步長的實時變化，使得在算法初期采用大步長提高算法的收斂速度，在算法收斂后采用小步長，提高算法的收斂精度，從而解決了收斂

4、速度和精度之間的相互制約。 (3)根據(jù)傳統(tǒng)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡盲均衡算法中非線性修正因子α對算法收斂性能的影響，提出利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制α因子，得到優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡盲均衡算法的設計思想。通過誤差信號及其變化作為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入信號，經(jīng)過模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的控制算法，得到時變的非線性修正因子α值，使得α在算法開始階段信號畸變較為嚴重時取值較大，加快信號盲均衡的收斂速度，在算法逐漸收斂的同時，α因子也逐漸減小，以降低收斂后的剩余誤差，從而有效地改

5、進算法。 (4)分析研究了模糊聚類的原理、分類及特點應用，并基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡聚類的特點提出了利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡作為分類器的盲均衡算法思想。傳統(tǒng)的盲均衡技術(shù)將均衡后的信號經(jīng)過判決器直接判決歸類，恢復發(fā)送信號，但判決器一般用閾值進行判決，屬于硬劃分。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡分類器利用模糊算法對被分類的信號進行動態(tài)的歸類，屬于軟判決，可以有效地提高信號分類的正確率。 (5)認真研究了動態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的原理及分類，分析了無線通信系統(tǒng)中，信道的