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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于认知通信系统的高阶QAM盲均衡方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119743353B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411889727.X，技术领域涉及：H04L25/03；该发明授权一种基于认知通信系统的高阶QAM盲均衡方法是由李进;胡德文;刘明骞;张俊林设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于认知通信系统的高阶QAM盲均衡方法在说明书摘要公布了：本申请的实施例涉及信道盲均衡技术领域，特别涉及一种基于认知通信系统的高阶QAM盲均衡方法，包括：构建认知通信系统的系统模型，认知通信系统采用高阶QAM调制；构建认知通信系统的高阶QAM调制信道下第一阶段的代价函数以及第一阶段的盲均衡的迭代公式，优化盲均衡器使其最优并最小化第一阶段的代价函数；确定切换阈值，当第一阶段的代价函数的函数值小于或等于切换阈值时，切换至第二阶段；构建认知通信系统的高阶QAM调制信道下第二阶段的代价函数以及第二阶段的盲均衡的迭代公式，优化盲均衡器使其最优并最小化第二阶段的代价函数。该方法有效提升了高阶QAM盲均衡的收敛稳定性、收敛速度和均衡质量。

本发明授权一种基于认知通信系统的高阶QAM盲均衡方法在权利要求书中公布了：1.一种基于认知通信系统的高阶QAM盲均衡方法，适用于认知通信系统，其特征在于，所述方法包括： 构建认知通信系统的系统模型，认知通信系统采用高阶QAM调制； 依据多模和改进最小二乘算法MMA-MLSM算法构建认知通信系统的高阶QAM调制信道下第一阶段的代价函数，依据牛顿法构建高阶QAM调制信道下第一阶段的盲均衡的迭代公式，基于第一阶段的盲均衡的迭代公式优化盲均衡器使其最优并最小化第一阶段的代价函数； 基于盲均衡输出确定切换阈值，当第一阶段的代价函数的函数值小于或等于切换阈值时，切换至第二阶段； 依据改进软决策导向和改进最小二乘算法ISDDA-MLSM算法构建认知通信系统的高阶QAM调制信道下第二阶段的代价函数，依据牛顿法构建高阶QAM调制信道下第二阶段的盲均衡的迭代公式，基于第二阶段的盲均衡的迭代公式优化盲均衡器使其最优并最小化第二阶段的代价函数，实现认知通信系统的高阶QAM盲均衡； 构建认知通信系统的系统模型，包括： 记通道阶数为，记序列为服从独立同分布的QAM调制信号，通过脉冲响应的线性系统发送； 则盲均衡输入通过以下公式表示为： ； 其中，为复加性高斯白噪声，均值为0，方差为； 记通道阶数为的线性盲均衡器的脉冲响应为： ； 则盲均衡输出通过以下公式表示为： ； 依据MMA-MLSM算法构建认知通信系统的高阶QAM调制信道下第一阶段的代价函数，依据牛顿法构建高阶QAM调制信道下第一阶段的盲均衡的迭代公式，基于第一阶段的盲均衡的迭代公式优化盲均衡器使其最优并最小化第一阶段的代价函数，包括： 第一阶段的代价函数通过公式表示为： ； 其中，为预设的常数，为可用样本的总数，表示取实部，表示取虚部，表示第一阶段的代价函数； 令对求导，得到第一阶段的代价函数的梯度，第一阶段的代价函数的梯度通过公式表示为： ； ； ； 其中，为符号函数，为样本矩阵； 通过让近似等于0，得到： ； 其中，为迭代次数； 盲均衡BE的近似最小二乘解为： ； 由此得到第一阶段的盲均衡的迭代公式为： ； 其中，； 基于盲均衡输出确定切换阈值，包括： 将第一阶段的代价函数转化为盲均衡输出的误差的函数，盲均衡输出的误差的函数通过公式表示为：；其中，表示盲均衡输出的误差的函数，服从正态分布，的概率密度函数为； 当变为时，BE过程进入决策导向模式，此时误差为，第一阶段的代价函数写为：； 相应的决策误差概率应满足：，表示决策误差概率，表示决策误差概率的阈值，是一个正态随机变量； 记是一个标准的正态随机变量，其概率分布函数为，，当时，，基于此，得到切换阈值为； 依据ISDDA-MLSM算法构建认知通信系统的高阶QAM调制信道下第二阶段的代价函数，依据牛顿法构建高阶QAM调制信道下第二阶段的盲均衡的迭代公式，基于第二阶段的盲均衡的迭代公式优化盲均衡器使其最优并最小化第二阶段的代价函数，包括： 对于高阶QAM信号，分别对盲均衡器的输出的实部和虚部进行软判决，得到第二阶段的代价函数，第二阶段的代价函数通过公式表示为： ； 其中，和均为预设的常数，表示第二阶段的代价函数； 令对求导，得到第二阶段的代价函数的梯度，第二阶段的代价函数的梯度通过公式表示为： ； ； ； ； ； 其中，表示第二阶段的代价函数的梯度； 令，，并将忽略，可将简化为：； 由此得到第二阶段的盲均衡的迭代公式为： 。

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