N.E. Poborchaya1, E.M. Lobov1 1Moscow Technical University of Communications and Informatics, Moscow, Russian Federation E-mail: n.poborchaya@mail.ru, e.m.lobov@mtuci.ru Наталья Евгеньевна Поборчая, доктор технических наук, доцент, доцент кафедры ≪Общая теория связи≫, Московский технический университет связи и информатики (г. Москва, Российская Федерация), n.poborchaya@mail.ru. Евгений Михайлович Лобов, кандидат технических наук, доцент, заведующий лабораторией ≪НИЛ-4803≫, Научно-исследовательская часть, Московский технический университет связи и информатики (г. Москва, Российская Федерация), e.m.lobov@mtuci.ru. The paper considers a recurrent regularizing algorithm for joint estimation of distortions of a M-ary quadrature amplitude modulation (M-QAM) signal obtained in a direct conversion receiver path. The algorithm is synthesized using a modified least squares method in the form of Tikhonov’s functional under conditions of a priori uncertainty about the laws of noise distribution. The resulting procedure can work both on the test sequence and on information symbols after the detection procedure. We analyze the influence of the Lagrange multiplier on the accuracy of the estimation procedure and on the complexity of the algorithm. It is shown that, with the same accuracy, the regularizing algorithm requires significantly fewer iterations than the procedure without the Lagrange multiplier, and therefore has a lower computational complexity. В работе рассматривается рекуррентный регуляризующий алгоритм совместной оценки искажений сигнала многопозиционной квадратурной модуляции (M-QAM), полученных в тракте приемника прямого преобразования. Алгоритм синтезирован с помощью модифицированного метода наименьших квадратов в виде функционала Тихонова в условиях априорной неопределенности относительно законов распределения шумов. Полученная процедура может работать как по тестовой последовательности, так и по информационным символам после процедуры детектирования. Проанализировано влияние множителя Лагранжа на точность процедуры оценивания и на сложность алгоритма. Показано, что при одинаковой точности регуляризующий алгоритм требует существенно меньшее количество итераций, чем процедура без множителя Лагранжа, а значит обладает более низкой вычислительной сложностью.