无线信道盲均衡是近年来通信信号处理领域的研究热点。现有的一些经典的基于二阶统计的盲信道辨识算法，如子空间法、线性预报法及外积分解法等，在某些情况下对信道的盲辨识是有效的，但却都有明显的缺点。 　　第二章和第三章中，本文在研究经典算法基础上，深入研究了四相相移键控(QPSK)信号随机复数信道盲辨识中的模糊因子问题，分别针对四种经典算法推导出模糊因子的结构，进而导出关于此问题的命题及推论。注意到模糊因子c是利用二阶统计量信息进行盲多用户辨识中固有的一个问题，本文利用了发送序列的一些先验知识，成功解决这一问题，通过相位补偿辨识出真实信道并恢复出QPSK信号。 　　第四章主要研究了近年提出的一种用于解决带约束的二次规划问题的ε近似算法。此算法同样利用有限字符集的先验知识，既不必进行信道估计，也无须进行均衡器系数的调整，是一种直接盲检测算法，表现出比经典算法更好的优越性能。本文运用复数虚实部合成向量法将ε-均衡概念、ε-均衡器存在条件、零化方程，及运用带约束二次规划直接盲检测发送序列的算法等概念推广应用于QPSK信号复信道，提出了适用于QPSK复信道的ε-均衡准则，并给出其相关证明。理论分析和仿真试验都表明，由于充分利用发送信号属于有限字符集的先验信息，此算法具有四个显著特点：适用于含公零点信道、对未知信道阶稳健性好、所需接收数据少、盲检测信号的准确度高。 　　考虑到此算法向时变信道推广的潜力极强，第五章中又结合QPSK复信道的ε-均衡准则，提出一种加窗的基于有限字符集信息的组合递推算法，并且很好地应用于基于复指数基扩展的周期性时变信道。从仿真结果可以看出，该算法在降低运算量的同时，表现出快收敛性与低稳态误码率，对时变信道的抽头系数变化具有良好的时变跟踪性能。