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本文根据信道变化快慢程度，把信道模型分成剧变信道和渐变信道。分析研究了恒模盲均衡算法（CMA）在不同的信道模型下跟踪信道变化的能力。针对于原有典型恒模盲均衡算法的性能上的劣势，结合最优化理论，提出了一种线性受限拟牛顿恒模算法，称之为LC-DFPCMA，并将它与传统的线性受限恒模算法（LC-CMA）及最小二乘恒模算法（LSCMA）进行了仿真比较。仿真结果表明，提出的LC-DFPCMA算法比LC-CMA算法能更快地跟踪信道变化且收敛效果较好；与LSC-MA算法相比，算法复杂度有明显降低。