量子遗传算法作为量子计算理论和遗传算法原理相结合的一种新兴的全局优化算法，因算法具有种群规模小、寻优能力强、收敛速度快和计算时间短的特点，在许多领域都得到了广泛应用。盲均衡技术是盲信号处理领域的一个分支，在MIMO信道研究中如果使用盲信号技术进行信道均衡则可以避免或减少传统均衡算法中训练序列的使用，可以很大程度上提高系统的效率并简化发射接收系统的结构。本文的研究重点包括遗传算法、量子遗传算法以及算法的改进研究，并将量子遗传算法及其改进算法应用于求解盲均衡问题。其主要研究内容包括： ㈠量子遗传算法及其改进算法的研究。首先介绍了遗传算法的基本原理及算法改进，然后重点研究了量子遗传算法的原理及主要的操作，实验证明，后者可以明显地提高算法的搜索效率。将量子遗传算法分别与模拟退火、分组运算原理相结合，提出基于模拟退火的量子遗传算法以及多宇宙量子遗传算法，随后通过计算机实验验证各算法的搜索性能。将多宇宙量子遗传算法应用于频率取样法设计FIR滤波器，也取得了较好的设计结果。 ㈡量子遗传算法在求解MIMO盲均衡模型中的应用研究。将量子遗传算法及其改进算法应用于优化求解盲均衡过程中的基于高阶统计量分离准则函数的问题，针对信号与信道的卷积混叠模型，提出一种基于量子遗传算法的盲均衡新算法，通过计算机仿真可以表明，采用量子遗传算法求解盲均衡问题可以得到比经典算法更佳的均衡效果。