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本发明公开了一种模因方法优化的多模盲均衡方法，将个体进化和个体间的社会行为等概念引入到盲均衡技术中，将多模盲均衡方法( MMA )代价函数的倒数定义为模因方法( MA )的适应度函数，利用 MA 的种群优化机制和局部深度搜索能力，在全局范围内搜索个体最优向量并作为 MMA 的初始优化权向量；然后，通过多模盲均衡方法进行迭代，得到最优 MMA 的权向量。与常模盲均衡方法CMA、多模盲均衡方法MMA及基于遗传方法的多模盲均衡方法(GA‑MMA )相比，本发明方法在均衡高阶多模信号时收敛速度最快、稳态误差最小、输出信号星座图最清晰。

本发明公布了一种果蝇优化小波自适应软约束常模盲均衡方法，所述方法如下：随机初始化一果蝇群的位置向量，作为果蝇优化方法的决策变量，将正交小波变换器的输入信号作为果蝇优化方法的输入，由自适应软约束常模盲均衡方法的代价函数确定果蝇优化方法的味道浓度函数，利用果蝇优化方法寻优找到果蝇群的最优位置向量，将此最优位置向量作为小波自适应软约束常模盲均衡方法的初始化权向量，对于QAM和PSK信号，本发明方法稳态误差小、收敛速度快，且易实现易移植，具有一定的实用价值。

本发明公开了一种卫星信道复数神经多项式网络盲均衡系统及方法，本发明采用复数神经多项式网络作为盲均衡模块，其中的单层神经网络用来补偿卫星信道线性特性、非线性无记忆处理器用来补偿卫星信道非线性特性。通过构建模糊控制规则，设计了六层模糊神经网络控制器，其中的第六层权向量由固定步长常模方法进行调整；由六层模糊神经网络控制器对单层神经网络和非线性无记忆处理器权向量的迭代步长进行高精度控制。本发明具有简单的系统结构、较快的收敛速度和较小的稳态误差，较好地解决了高复杂度问题，有效地克服了收敛速度与均方误差之间的矛盾。

本发明公开了一种修正的模判决多模盲均衡方法MMDMMA，重新定义了代价函数，由所定义的代价函数按随机梯度下降法获得前向均衡器和反馈滤波器的权向量更新公式；使用具有时变特性的泄漏因子替现有模判决多模盲均衡方法MDMMA的固定判决因子，能够准确跟踪时变信号。这种替代的效果是：在收敛前，判决误差大，时变泄漏因子也大，收敛速度快；在收敛后，判决误差小，时变泄漏因子也很小，收敛速度慢；采用时变泄漏因子避免了MDMMA方法盲均衡过程的发散又避免了误调。本发明方法均方误差小、收敛速度快、抑制码间干扰和纠正相位旋转能力强，相较模判决多模盲均衡方法MDMMA和常模盲均衡方法CMA有明显的提高。