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基于RLS-BP(Recursion Least Square-Back Propagation,简称RLS-BP)算法提出了一种新的应用于复信道的神经网络盲均衡算法。算法实现了对一个输入、输出和权值都为复数的网络的训练。网络的误差传递采用后向传播(Back Propagation,简称BP)结构,用RLS算法实现网络的训练,这样不仅加快了网络的收敛速度,而且使得均方误差也进一步减小。为了适应复信道,新算法采用常数模(Constant Modulus algorithm,称CMA)算法的代价函数实现