맹목 적응 채널 등화기(Blind Adaptive Channel Equalizer)는 송신되는 신호에 대한 통계량과 수신되는 신호만을 알고 있다고 가정할 때 채널에 의해서 왜곡이 되어 일어나는 ISI를 제거해 주는 효율적인 도구로써 기존의 학습 신호를 이용한 채널 등화기에 비해서 유리한 점이 많다. 기존의 맹목 등화 알고리즘에는 비용함수를 기반으로 하는 알고리즘과 3차 또는 4차의 통계적 특성을 이용하는 기법 그리고 주기성을 가지는 통계량을 이용하는 방법등이 있다. 이 중에서 비용함수를 기반으로 하는 알고리즘 중에서 가장 널리 알려진 방법중에 CMA가 있는데 계산량이 여타방법보다 적은 반면에 성능이 우수하여 실제적인 상황에 적용하기에 좋다. 하지만 일반적인 무선 환경과 같이 채널이 시간에 따라 변화하는 경우에 CMA는 좋은 성능을 내지 못한다. 반면에 칼만 필터는 학습 신호를 사용하는 대신 시간에 따라 변화하는 채널을 잘 추적해 낸다.
본 연구는 CMA 방법과 칼만 필터의 장점을 이용하여 맹목적으로 시변 채널을 추정해 내고 아울러 채널을 보상해 내는 등화기를 설계하는데서부터 시작했다. 이렇게 제안된 등화기 구조를 바탕으로 CMA에 기반을 둔 새로운 비용 함수를 제시하고, 이 비용 함수가 빠른 수렴 속도와 Global Minima를 가짐을 보였다. 또한 칼만 필터가 추정한 채널 정보와 결정된 과거 데이터로부터 사전에 ISI를 제거하는 알고리즘을 제시하여 시변 채널에 대해서 등화기의 길이가 짧더라도 좋은 성능을 가짐을 보였다. 마지막으로 칼만필터의 차수를 줄여 계산량을 줄일 수 있는 방법에 대하여 논하였다.
