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在利用统计量进行盲均衡的算法中，那些依赖过采样或多天线分集的二阶统计量SOS(Second-Order Statistics)盲均衡，由于不利用星座信息，因此在复杂星座情况下，盲均衡的效果不如高阶统计量算法HOS(Higher-Order Statistics)。本文在研究高阶统计量在盲均衡方面应用的基础上，在理解恒模算法CMA的优缺点的前提下，研究多模算法MMA的机理以及该算法的应用，仿真表明该算法在解决低阶QAM盲均衡问题上结合了前两种算法优势。