近年来,宽带无线通信技术和应用得到了迅猛的发展,人们对无线数据和多媒体业务的需求,促进了用于高速宽带无线通信新技术的发展和应用。多输入多输出(MIMO)技术即将应用于各种高速宽带无线通信系统中。MIMO技术通过多天线来降低信道之间的相关性,降低移动无线信道中的码间干扰(ISI),提高了系统容量。这种技术在未来的无线通信系统中有着广阔的前景。本文主要研究MIMO信道下的自适应均衡技术。首先分析了移动无线信道的特性,引入MIMO信道模型。围绕着自适应均衡这一关键技术,详细研究了最小均方(LMS)、递归最小二乘(RLS)、恒模(CMA)等算法,并针对采样信号的随机二进制序列进行了Matlab仿真,讨论了这几种算法的收敛特性及均衡效果。本文的仿真表明,基于常规CMA算法的均衡器即使在40dB的高信噪比下也很难胜任64阶以上的QAM信号均衡。文章最后结合了分数间隔判决反馈、恒模算法、最小均方误差等技术,改进了一种结合算法(FSE-CMA-DFE-DD-LMS),在信噪比25dB的情况下完成了对常用的16QAM、64QAM信号的星座图重构,仿真对比证实了算法的有效性。