1.一种多输入多输出MIMO系统小波常模盲均衡方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤A，系统输入向量A(k)通过信道H(k)后与信道噪声向量W(k)相加，得到信道输出向量Y(k)：Y(k)＝H(k)A(k)+W(k)，其中输入信号向量A(k)为M×L维矩阵，信道冲激响应H(k)为D×M维矩阵，信道输出向量Y(k)为D×L维矩阵，M、L、D为正整数；k为时间序列；

步骤B，步骤A所述的信道输出向量Y(k)经过奇异值分解变换器得到N×L维分解矩阵V(k)，且

其中，S为N×D维变换矩阵，N为正整数，vN(k-L+1)表示矩阵V(k)中第N行第L-1列元素；

步骤C，步骤B所述的分解矩阵V(k)经正交小波变换器得到盲均衡器输入信号向量为N×L维矩阵R(k)，且

其中Q为N×N维的正交小波变换矩阵；

步骤D，步骤C所述的盲均衡器输入信号向量R(k)通过盲均衡器，得到盲均衡器输出信号z(k)：z(k)＝F(k)R(k)，其中，盲均衡器权向量F(k)为N×N维矩阵。

2.根据权利要求1所述的多输入多输出MIMO系统小波常模盲均衡方法，其特征在于，所述盲均衡器权向量更新公式为：

式中，μ(k)为变步长，且

μ(k)＝βμ{1-exp[-αμ|e(k)|]}式中，αμ,βμ为变步长的控制参数，为实数，用以改善盲均衡器权向量F(k)的收敛速度，e(k)为盲均衡器输出信号的误差函数； 为代价函数J(k)对接收端第n路盲均衡器权向量Fn(k)的瞬时梯度，且

式中，“*”表示共轭； 为第n路尺度参数为j、平移参数为kJ的小波变换系数的功率估计； 为第n路尺度参数为J、平移参数为kJ的尺度变换系数的功率估计；β为平滑因子，且0＜β＜1。

3.根据权利要求2所述的多输入多输出MIMO系统小波常模盲均衡方法，其特征在于，所述盲均衡器权向量F(k)通过如下步骤获得：步骤D-1，将代价函数定义为

式中， 为第n1路k时刻盲均衡器输出信号， 为第n2路k-τ时刻盲均衡器输出信号；zn(k)为第n路盲均衡器输出信号，n、n1与n2为正整数，E表示数学期望；τ表示时延，τ∈[τ1,τ2]，τ1,τ2为时延τ的上、下限，均为正整数；

步骤D-2，利用随机梯度下降法最小化代价函数J(k)，得到盲均衡器权向量更新公式。