当今世界已进入了飞速发展的信息时代，通信是信息产业中发展最为迅速的行业，通信技术成为信息时代的前沿学科。在数字通信系统中，信号在传输过程中不可避免的会产码间干扰，这已成为影响通信质量的重要因素。为了克服码间干扰，补偿信道特性，正确恢复发送序列，必须在接收端加均衡器。采用传统的自适应均衡技术来抑制码间干扰，需要重复发送训练序列，占用大量带宽，降低了通信中的有效数据传输速率，提高了系统的复杂度。而盲均衡技术是一种不需要借助训练序列，仅利用接收序列本身的先验知识来均衡信道特性，使其输出序列尽可能的逼近发送序列的自适应均衡技术。因此盲均衡技术具有更重要的实际意义，更适合于现代高速通信网的要求，成为目前通信领域研究的热点课题。盲均衡技术在通信、雷达、声纳、控制工程、地质勘探、生物医学工程等领域都有着非常重要的理论意义和实用价值。 本文对隐含和直接使用高阶统计量的盲均衡算法的性能进行了详细的研究。基于高阶统计量的盲均衡算法在80年代末出现并得到发展，由于高阶谱不仅含有信号的幅度信息而且还含有相位信息，因此仅利用接收信号序列，就可以建立信号的高阶累积量与信道参数之间的关系方程，以解方程的方式获得信道参数。同时，由于高斯噪声的高阶累积量为零，所以利用高阶累积量和高阶谱估计技术能够提取高斯噪声中的非高斯信号，而且，高阶累积量还可以有效地检测和处理系统的非线性问题。但是利用高阶谱的算法有很高的计算复杂度，不能用于实时实现。 本文的主要工作是对各种盲均衡技术进行了讨论和仿真分析，主要表现在以下几个方面： (1) 系统研究了盲均衡的基本理论，总结了均衡准则：置零准则和峭度准则。其中置零准则仅有理论意义，而无使用价值；峭度准则是带有约束条件的均衡准则，具有一定的实用价值。