盲均衡技术是数字通信系统中的一项重要技术,它不需要训练序列就可以完成信道均衡。基于二阶循环平稳统计量的盲均衡是目前性能良好应用广泛的一类盲均衡算法,而二阶盲均衡算法中的子空间算法因其良好的均衡性能受到广泛关注,本文基于子空间的盲均衡算法进行研究,所做工作如下:　　 首先,介绍了过采样技术的基本原理并在此基础上得到单输入多输出(SIMO)模型,对该模型进行分析并详细介绍了基于SIMO模型的子空间盲均衡算法,用计算机对该经典算法进行了仿真验证。　　 其次,由于经典子空间算法需要对接收端协方差矩阵进行矩阵分解,这一步骤将大大增加运算量,限制算法的实际使用。为此本文提出一种基于总体最小二乘(TLS)的子空间盲均衡算法,该算法用总体最小二乘算法获取噪声子空间,避免了繁琐的矩阵分解,并且得到了较好的均衡效果。　　 再次,子空间算法还有一个明显缺点即需要准确估计出信道的阶数才能完成均衡,而目前很难做到对信道阶数的准确估计。本文提出了一种在阶数过估计条件下完成信道均衡的最小噪声子空间盲均衡算法,该算法利用最小噪声子空间在信道阶数过估计的条件下可以很好的均衡信道,并具有运算效率高这一优点。