该文主要研究基于二阶周期平稳统计特性的信息盲辨识和盲均衡基本原理以及几种典型算法,分别是基于子空间分析的信道盲辨识和盲均衡算法、基于预测模型的信道盲辨识和盲均衡算法、时变信道的盲辨识和盲均衡算法以及基于盲源分离的信道盲均衡算法.该文内容包括:1.详细描述了盲解卷积和信道盲均衡问题;阐述了信道盲辨识和盲均衡的基本原理,包括基于高阶统计量和基于二阶周期平稳统计量的信道盲辨识呼盲均衡原理两部分;研究了基于二阶周期平稳统计特性的信道盲辨识和盲均衡算法中的一些共同问题;2.详细研究了基于子空间分析的信道盲辨识和盲均衡算法的原理、具体的实现过程以及性能,给出了信道辨识的闭式解和一种有效的噪声方差估计方法;详细研究了基于预测模型的信道盲辨识和盲均衡算法的原理、实现过程以及性能;给出了一种基于子容间分析和预测模型的信道盲辨识和盲均衡的算法,该算法的均衡效果和抗噪声性能有明显的提高;3.详细研究了基于基扩展模型的时变信道盲辨识和盲均衡算法原理、时变的单输入单输出系统和时不变的单输入多输出系统之间的系统、时不变系数的估计;详细分析了算法的性能;在算法中成功地应用了噪声方差估计方法,保证了算法的收敛、提高了算法的性能;4.详细研究了一种基于盲源分离的信道盲均衡算法原理、盲均衡问题向盲分离问题的转换过程,揭示了信道盲均衡和盲源分离之间的关系;详细分析了算法性能并给出了一种权系数调节方法.