盲均衡算法是利用CMA和LMS的领带，当CMA将E.

资 源 简 介

盲均衡算法是利用CMA和LMS的领带，当CMA将E.

详 情 说 明

盲均衡算法是一种无需训练序列的自适应均衡技术，通过结合常数模算法(CMA)和最小均方算法(LMS)分阶段优化信号质量。其核心思想分两步实现：

CMA阶段初始化 初期利用CMA的模值保持特性，通过迭代调整均衡器系数，逐步打开信号眼图(EYE)。CMA的全局收敛性使其能克服初始较大失真，使信号幅值逼近目标星座点的恒定模值。

LMS阶段精细调节 当信号收敛至可识别范围后，切换至LMS算法。此时利用硬判决(Slicer)的输出作为伪训练序列，通过最小化均方误差进一步优化均衡器系数，提升信号精度。

载波恢复协同处理 系统会并行跟踪相位误差(Phase Error)，通过载波恢复模块补偿频偏和相位漂移。该过程通常采用相位锁定环(PLL)或Costas环结构，确保信号在幅度均衡后仍能保持正确的相位对齐。

这种混合策略结合了CMA的鲁棒性和LMS的高精度特性，适用于QAM等复杂调制系统的盲均衡场景。