盲自适应波束形成以其不需要参考信号的优点成为近年来众多学者的研究热点。本文主要研究了盲自适应波束形成中的一类重要算法一恒模算法。“盲”算法是在传统自适应波束形成算法基础上发展起来的,因此研究恒模算法需要同传统自适应算法对比来分析其优缺点。恒模信号是一类非常重要的通信信号,尤其在CDMA通信系统中大多数信号都是恒模信号,而专门应用于恒模信号的恒模算法具有计算复杂度比较低,实现起来比较简单,对自适应阵列模型的偏差不敏感等显著的优点。因此,恒模算法引起了众多学者的广泛关注。本文首先从数学模型,算法理论和算法编程仿真三个方面系统的研究了采用随机梯度下降法得到的四种恒模算法的收敛性能,通过仿真表明恒模算法在信噪比和步长因子取值合适的情况下收敛性能很好。但是恒模算法的性能受信噪比的影响,而且其收敛速度由步长因子决定。如果步长因子选择不好,会影响算法的收敛速度甚至将导致算法发散。由此我们分析了迭代步长的大小在迭代优化过程中不同阶段作用的不同,提出了一种变步长的恒模算法,仿真结果表明这种变步长的恒模算法的收敛速度更快。同时,本文也分析了两种最常用的恒模算法CMA(2,2)和CMA(1,2)在收敛速度上的优点,并结合这两种算法的优点提出了等效迭代步长的改进恒模算法,仿真结果也验证了这种改进的算法有更快的收敛速度。同时,我们也应清楚地看到恒模算法以及其它的盲波束形成算法仍然处于不断发展和完善的过程中。受系统处理速度所限,它们目前还不能应用于实际的自适应天线系统中,但其良好的发展前景是勿庸置疑的。