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α稳定分布噪声导致现有的基于梯度下降法的恒模盲均衡算法(SGD-CMA)失效.通过分析厚拖尾噪声对现有算法的影响,给出了2种改造算法,即韧性梯度下降恒模盲均衡算法(SGD-RCMA)和递归最小二乘恒模盲均衡算法(RLS-RCMA).仿真表明2种改造算法比传统的恒模盲均衡算法具有更好的适用性,不仅适用于高斯噪声环境而且适合于脉冲噪声环境.同时RLS-RCMA与SGD-RCMA相比具有更快的收敛速度和更好的码间干扰抑制能力.