Abstract
在通訊領域中，對於通道的訊息常常是未知的，但是又要在這種環境下傳送訊號和接收訊號，並要還原出原始的訊號，稱為盲蔽反迴旋 (Blind Deconvolution)。 盲蔽反迴旋要能成功，就需要性能優良的等化器，現有較著名的等化器有由Godard提出的同模數演算法(CMA)、Shalvi等人提出的超指數演算法(SEA)和Shalvi等人提出的逆濾波器準則(IFC)。藉由以前的一些等化器的演算法，可以獲得相當另人滿意的等化效果。 但是要將離線 (offline) 的演算法用在工程上則有其困難處，所幸，適應演算法也隨著上述演算法的推出也一起跟著問世，也比較適合於工程上的應用。但是工程上的應用對速度的要求不斷地在提升，現有的一些演算法已無法滿足大家的要求，為了改善這些問題，我們提出六個新的適應等化器的演算法。 在這篇碩士論文中，首先介紹一些現有的演算法：同模數演算法、超指數演算法和逆濾波器準則，包含了離線和適應演算法。接著，我們將收到的訊號以晶格狀線性預估誤差濾波器先處理，再藉現有的演算法獲得適應等化器的係數。我們藉由符號間干擾指標的比較，會發現一些有趣的特性，而將新提出的一些演算法以單獨的一個演算法來取代，並且具有速度快和計算量低的優點。接著，將這些演算法，分別以MATLAB和數位訊號處理器進行模擬，以證實不同等化器間的性能差異。最後，對於本論文做的研究做個總結並對未來可進行的工作做個說明。