码间干扰被认为是在移动无线通信信道中传输高速率数据时的主要障碍。为了克服ISI引起的失真,在一个通信系统中常常使用称之为信道均衡的信号处理技术。均衡器的目的通过使用滤波器或其它技术来重建原始信号,去掉ISI的影响,从而提高数据传输的可靠性。在实际的数字传输系统中,使设计的均衡器能高速跟踪不断时变的信道,其中寻求高速的自适应算法是其实现的关键,因此研究好的自适应均衡算法和均衡器具有重要的理论和现实意义。 论文的研究工作是基于MATLAB软件仿真平台上实现的。首先介绍了无线通信中的自适应均衡技术的由来、发展及研究现状;其次对自适应均衡器的基本原理进行了简要的描述;进而研究了自适应均衡器的几种算法。所有的研究基于FIR横式自适应滤波器且自适应均衡系统是处于平稳状态的情形。论文的主要研究工作是:在MATLAB仿真软件平台上对传统LMS算法(最小均方算法)、频域解相关DCT—LMS算法(离散余弦变换最小均方算法)、RLS算法(递推最小二乘算法)进行了仿真实现;并研究了各种算法的收敛性和稳态性与滤波器长度、信道失真参数及它们各自算法参数之间的定量关系,为此构建了有实际意义的自适应均衡系统仿真模型、做出了仿真实验结果并分析了仿真实验结果的意义。最后对DCT-LMS算法性能与传统LMS算法的性能及LMS算法的性能与RLS算法的性能进行了分析比较。重点研究了频域解相关DCT-LMS算法,通过对自适应滤波器的输入信号进行DCT酋变换,可以在不增加算法复杂度的情况下,提高算法的收敛性,从而提高自适应均衡器的性能。