1.一种基于聚类算法的相干光通信盲均衡方法，其特征在于，包括以下步骤：1)已调符号序列{s(k)}通过一个成型滤波器g(t)后的基带信号在光信道中传播，受到加性噪声的影响输出连续时间矩阵信号y(t)：其中：y(t)是二进制连续时间矩阵信号；y(t)＝[yp(t)，yq(t)]T、x(t)＝[xp(t)，xq(t)]T、n(t)＝[np(t)，nq(t)]T分别表示接收信号、源信号和加性高斯噪声；p和q分别表示X轴方向偏振和Y轴方向偏振；yp(t)，yq(t)分别表示X轴方向偏振接收信号和Y轴方向偏振接收信号；xp(t)，xq(t)分别表示X轴方向偏振源信号和Y轴方向偏振源信号；np(t)，nq(t)分别表示X轴方向偏振加性高斯噪声和Y轴方向偏振加性高斯噪声；上标T表示矩阵或向量的转置运算；c(t)表示信道脉冲响应；t0为任意时间延迟；Ts是符号周期；2)分别在X轴方向偏振p和Y轴方向偏振q上，对信号y(t)以Ts/2空间的时间间隔进行采样，得到二进制离散信号k表示第k个码元，i表示第i个抽头；

3)利用所述二进制离散信号，在X轴偏振方向，得到抽头间隔为Ts/2的分数间隔均衡器FSE的输出信号为：

其中：L是分数间隔均衡器FSE的长度；Wp，q是X轴方向偏振p和Y轴方向偏振q之间的FSE，Wp，p(i)是Wp，q的第i个抽头系数；在FSE输出样本中进行2倍抽取，创建Ts-间隔输出序列，输出序列矩阵为：z(n*)＝wTyL(n*)；其中：z(n*)＝[zp(n*)，zq(n*)]T；yL(n*)＝[y(n*)T，y(n*-1)T，...y(n*-L+1)T]T是离散时间矩阵信号，y(n*)是y(t)的离散时间信号表达式，n*是大于等于零的整数；w＝[w0，w1，...wL-1]T是均衡器向量，w0，w1，...wL-1为该均衡器向量的元素，即抽头系数；zp(n*)，zq(n*)分别表示X轴方向偏振p和Y轴方向偏振q上的Ts-间隔输出序列；4)将高斯白噪声等效为v(n*)，则X轴方向偏振p上的Ts-间隔输出序列z(n*)表示为：z(n*)＝s(n*-d)+v(n*)，s(n*-d)表示延迟了d个单元的原始发送信号；5)设计以下代价函数Jcluster(w，z(n*))：Jcluster(w，z(n*))＝E[ρlog(p(w，z(n*)))]；其中，pql为yql的先验概率，yql为q方向上分数

间隔均衡器FSE输出的第l个值，即rp(k)的第l个值；ρ为高斯聚类噪声方差；E[·]表示期望

运算，M为调制信号的阶数；K为一个大于1的正整数；6)利用下式更新分数间隔均衡器FSE的权值：则第n*次迭代后的分数间隔均衡器FSE权值为：w(n*)＝wR(n*)+jwI(n*)，j为虚数单位；其中：其中：μ为步长，为求偏导数运算符；

JR(wR，zR(n*))＝E[ρRlog(pR(wR，zR(n*)))]JI(wI，zI(n*))＝E[ρIlog(pI(wI，zI(n*)))]；下标R和I分别表示实部和虚部，ρR表示高斯聚类噪声方差ρ的实部；ρI表示高斯聚类噪声方差ρ的虚部；