在通信系统中，通信信号通常经过从发射机到接收机的多条路径，在此期间，符号间干扰(ISI)被引入接收信号中。信道均衡是消除ISI的主要技术。
从理论上讲，最大后验(MAP)均衡器是最佳的，但其复杂度会随通道长度呈指数增长。研究人员通常根据最小均方误差(MMSE)准则设计通道均衡器。但是，这些均衡器具有很大的性能损失。
为了实现低复杂度的最佳均衡，中国科学院和东南大学声学研究所(IOA)的研究人员提出了一种Hadamard-Haar随机预编码(HHRP)方案，并通过线性获得了接近最佳的性能。复杂度基于接收方的矢量近似消息传递(VAMP)算法。
他们提出了一种HHRP方案，该方案将Hadamard-Haar变换(HHT)，随机符号交织器和快速傅里叶变换连接在一起。
HHRP启用了右旋不变(RRI)通道矩阵，这是VAMP实现贝叶斯最佳估计的必要条件。同时，它带来了时间和频率的多样性，有利于符号检测。此外，自迭代HHRP-VAMP均衡器具有线性复杂性，因为HHT只能通过加法运算来实现。
仿真结果表明，在严重的频率选择性Proakis C信道下，HHRP-VAMP均衡器的性能和收敛性均可以与最佳MAP均衡器相媲美，并且优于其他现有的VAMP均衡器。
