水声通信系统中的码间干扰使得系统误码性能下降,通常在接收端利用均衡器来补偿码间干扰。相比于传统的自适应均衡,盲均衡不需要训练序列,仅仅根据接收到的信号序列本身的统计特性就能对畸变的信道进行自适应均衡,从而有效的节省了带宽,因而在通信领域得到了广泛的应用。本文针对常数模算法存在的问题,以小波理论为基础,对支持向量机盲均衡算法进行了深入的研究,主要的工作和创新点有：1.论述了支持向量机的基本原理,将支持向量机应用于盲均衡,研究了基于支持向量机初始化的小波常数模算法。仿真结果表明,相比于普通初始权向量,加入支持向量机初始化后的初始权向量更加优化,经过正交小波变换后收敛速度加快且误差性能稳定。2.针对常模误差函数不对称性所带来的缺陷,用具有奇对称性的分段误差函数代替常模误差函数,研究了基于可变分段误差函数的小波向量机盲均衡算法。仿真结果表明,由于分段误差函数的奇对称性和可调性,新算法的收敛速度加快,稳态误差变小。3.将变步长思想应用于支持向量机小波常数模盲均衡算法以克服固定步长常数模算法在收敛速度和剩余误差之间的矛盾,研究了基于支持向量机小波变换的变步长常数模盲均衡算法。仿真结果表明,新算法能够有效的克服收敛速度与剩余误差之间的矛盾,且具有良好的收敛特性。