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由于高阶累积量对高斯噪声有很强的抑制效果，因此基于高阶统计量类盲均衡算法引起了许多学者的关注。由于水声信道的复杂性和多变件，水下高速通信要求均衡器能自适应的、快速跟踪信道的参数，当均衡器收敛时，且能快速切换到判决（DD）模式，以正确恢复和重建原发送数据。要做到这一点，基于高阶统计量（HOS,Higher Order Statistics）的倒谱盲均衡算法、基于峭度与常数模算法的盲均衡算法，在这方面显示了它较高的有效性。这是因为：

(1)HOS算法保留了信号的相位和幅度信息，可以直接从系统接收信号（即盲均衡器的输入信号）的高阶累积量中获得信道参数（其关键是建立信号的高阶累积量与信道参数之间的关系方程，然后通过解方程获得信道参数）；

(2)该类算法能同时重建信道的最小和最大相位分量，并构造出信道的逆滤波器（均衡器），辨识非最小相位信道；

(3)因为信道本身和它的逆滤波器，除符号相反外，均具有相同的倒谱系数，故可同时完成信道的辨识与均衡；

(4)不需要发送数据概率密度的确切知识，唯一的假设是输入信号为独立同分布且非高斯的。

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