近年来，随着移动通信的迅速发展，用户急剧增加，通信业务增多，移动通信的频谱资源日益紧张，多址干扰(Multiple Access Interference，MAI)、共信道干扰(Common Channel Interference，CCI)以及多径衰落的影响限制了信道容量和通信质量的进一步提高。而智能天线技术利用信号的空间特征——到达角来克服这些因素的影响，在保证一定的通信质量的前提下，能够提高覆盖范围，增加系统容量。 智能天线的智能主要体现在天线阵的加权矢量能够根据用户的需要和天线传播环境的改变而自适应地进行调整。而这个自适应的过程是由自适应算法控制的。所以自适应算法是智能天线技术的核心，算法的收敛性能、运算量的大小等因素直接影响着整个系统的性能。良好的自适应算法通常需要很大的运算量和复杂的结构，因此寻求用较少的运算量和简洁的结构实现自适应算法，始终是科技人员努力的目标之一。 本论文首先介绍了智能天线的原理和工作方式，并重点介绍了自适应方式下的智能天线；然后介绍了移动通信的特点、数学模型和仿真方法。研究了两种经典的自适应算法——RLS(Recursive Least Squares，递归最小二乘)算法和LMS(Least Mean Squares，最小均方误差)算法以及已有的改进算法——HRLS(Hierarchical Recursive Squares，分级RLS)算法和NLMS(Normal Least Mean Squares，归一化LMS)算法，并通过仿真分析验证了它们的收敛性能。在此基础上提出了两种改进的算法——一种改进的HRLS算法和一种用于实值调制系统的改进的RLS算法；仿真发现改进的HRLS算法的抗干扰能力比HRLS算法强，而且保持了HRLS算法运算量低，达到稳态所需总时间少的优点。一种用于实值调制系统的改进RLS算法达到稳态所需的时间只是RLS算法的一半，通过仿真发现其空间分辨能力高于RLS算法。 最后仿真实现了平坦衰落信道和频率选择性衰落信道，并分别考察了算法在这两种信道中的性能。仿真发现随着多普勒频移的增大，算法的性能都变差；而且干扰信号或者多径信号越多，算法性能也越差，其中一种用于实值调制系统的改进的RLS算法的抗干扰和抗多径的能力最强，HRLS算法最差，改进的HRLS算法与HRLS算法相比性能有所提高。