恒模算法的盲均衡器的matlab实现代码

恒模算法的盲均衡器可以用matlab实现，以下是一个简单的示例代码：

% 恒模算法的盲均衡器
% 系统参数
N = 1000; % 信号长度
M = 4; % 调制阶数
h = [1 0.3 0.2 0.1]; % 信道冲激响应
SNR = 10; % 信噪比

% 生成发送符号序列
s = randi([0 M-1],N,1); % 发送符号序列

% 生成信道输出
x = zeros(N+length(h)-1,1);
for i = 1:N
    x(i:i+length(h)-1) = x(i:i+length(h)-1) + h*s(i);
end
x = awgn(x,SNR,'measured'); % 加入高斯白噪声

% 盲均衡
mu = 0.01; % 步长
L = length(h); % FIR滤波器长度
w = zeros(L,1); % 初始权值向量
y = zeros(N,1); % 盲均衡器输出
for i = L:N
    x_i = x(i:-1:i-L+1); % 当前输入向量
    y(i) = w'*x_i; % 盲均衡器输出
    e = s(i) - y(i); % 误差信号
    w = w + mu*e*x_i; % 更新权值向量
end

% 结果显示
subplot(3,1,1); plot(s); title('发送符号序列');
subplot(3,1,2); plot(x); title('信道输出');
subplot(3,1,3); plot(y); title('盲均衡器输出');

上述代码中，首先生成了长度为N的发送符号序列s，然后通过信道冲激响应h生成了信道输出x，并加入高斯白噪声。接着使用恒模算法实现盲均衡，其中步长mu和FIR滤波器长度L可以根据实际情况进行调整。最后将发送符号序列、信道输出和盲均衡器输出分别在三个子图中显示出来。

需要注意的是，上述代码只是一个简单的示例，实际应用中还需要考虑更多的因素，如多径效应、时变信道、多用户干扰等。