在移动通信领域中，码间干扰始终是影响通信质量的主要因素之一。均衡技术是抑制码间干扰、改善系统工作特性的有效方法。盲均衡则是一种不借助训练序列，仅利用接收序列和发送序列的先验知识来恢复发送序列的方法。本文对基于高阶统计量和有限字符集的算法在盲均衡方面的应用进行了研究。　　 本文阐述了研究意义、盲均衡的技术发展，以及本文所做的主要工作。其次介绍单输入单输出SISO盲均衡系统模型，QAM信号的等效盲均衡器结构，多输入多输出MIMO系统概念，以及盲均衡的基本性能特征。概述MIMO盲均衡系统的模型，以及基于信号相关性的多用户盲信号分离方法；讨论精简星座图算法和恒模算法的机理，并分别进行单信道和多信道的仿真与实现；引入一种解决高阶QAM信号的双模式盲均衡算法。概述了高阶统计量的基础知识；介绍多模算法的机理，并对其进行单信道和多信道的仿真与实现；研究基于变步长和符号判决的多模算法，以解决算法收敛速度与均方误差之间的矛盾。最后介绍单输入多输出SIMO系统，并研究有限字符集的性能指标：探究以高阶统计量为主和以有限字符集为主的结合算法，并分别提出基于随机梯度下降技术的结合算法和引入RCA统计量信息的微粒子群PSO结合算法。仿真结果表明后一种结合算法具有较好的性能与更低的误码率。