在实际的通信领域里，信道总是带限的和非理想的。数字信号通过这样的信道传输就应该考虑信道特性对所传送的数字信号的影响。比如实际的信道特别是无线通信信道存在着比较广泛的多径效应，形成了传送信号的时延扩展，时延扩展相对严重时将造成符号间的相互干扰，这种干扰一般叫做码间干扰(ISI)。 这种码间干扰的存在会严重影响通信系统的稳定性，甚至会导致系统无法工作，所以必须设法减小或消除。人们已经提出了很多种降低ISI干扰程度的方法，并且在实际的通信领域得到了广泛的应用，如分集与均衡。传统的分集考虑的主要是接收分集，而现在研究的焦点主要放在了发送分集，本文中讨论的是基于空时分组码的发送分集实现方案。均衡是指在接收端加上某一种均衡器，使信号经过均衡，从而实现减少或消除ISI的效果。由于无线通信等领域的信道通常是时变的，于是人们广泛研究自适应均衡算法。这类方法一般是定期在系统的发射端发送一定量的确知信号，以此信号作为参考信号在接收端与输出信号对比形成误差信号，再去调整均衡器系数，输出一个信号样本，系统“训练”一次。这种确知信号叫训练序列。这种算法是动态的和实时的，适用于时变信道的特点。但训练序列的引入增加了系统的额外开销，降低了通信系统的效率，因此迫切需要一种不需要训练序列又能适应于类似移动通信信道条件的均衡方法。自适应盲均衡就被许多学者提出并不断改进，常模量算法(CMA)就是在这种背景下提出的。这种算法利用源信号自身的统计特性(如恒模特性)等形成类似的“误差信号”进行自适应搜索，动态地调整均衡器系数。但常模算法(CMA)本身在实际应用中有一定的局限性，其误差性能表面存在局部最小点。而一般的盲均衡算法存在收敛时间长等缺点。因此，在实际的通信系统中，往往更受欢迎的是半盲的自适应均衡方法。所谓“半盲均衡”，就是基于训练序列和全盲方法的结合，只需要先发送少量的训练序列得到一定程度的收敛，而后采用盲的自适应均衡技术跟踪信道的变化，自动调整均衡器系数，恢复发送信号。因此，研究半盲的自适应均衡技术更有广泛和实际的意义。 本文主要研究单载波均衡系统。在频域，提出了一种半盲的自适应均衡算法，仿真表明，这种方法比起基于导频的均衡方法，以较小的性能损失节约了大量的频带资源；另外研究了空时分组码在单载波频域中对性能的改善。在时域，介绍了一种基于通用空时分组码的半盲均衡技术；此外，就常模算法进行了一些研究，提出了一种时频域结合的半盲常模均衡方案。