自适应滤波算法的研究是当今自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一。近年来,无线通信技术在全球范围内表现出旺盛的生命力和巨大的市场潜力。在无线通信技术飞速发展的过程中,通信速率不断的提高。但是,在无线信道上进行高速率通信时,信号在传输过程中由于多径效应、信道带宽的有限性以及信道特性的不完善性不可避免地会导致码间干扰,这将使通信的质量严重受到影响。为了克服码间干扰所带来的信号畸变,通常在通信系统的接收端采用均衡滤波技术来抵消。在新一代无线通信系统中,如短波通信中,数据传输的高速性和实际信道的快速时变性要求均衡滤波器必须能够自适应地跟踪信道参数的变化而不断地修正权系数,以达到消除码间干扰的目的,这就使得寻找收敛速度快、计算复杂度低、数值稳定性好的自适应均衡滤波算法具有非常重要的意义。本文首先概述了课题的背景及研究意义,介绍了自适应滤波技术的国内外现状和自适应滤波器的基本原理。接着分析了自适应滤波器的各种算法及算法比较和自适应滤波器的应用。然后基于已有算法的基础上,提出了一种新的变步长自适应滤波算法和这种算法在某些功能上的改进,并对自适应均衡滤波中的经典算法和新算法通过MATLAB进行了性能仿真和比较。仿真结果表明,改进的算法比原算法收敛速度更快,稳定性更好。最后,将本文提出的改进算法应用在了短波通信信号处理系统中,在计算机仿真中,选用伪随机二进制序列作为参考信号和经典的Watterson信道作为短波信道模型,在短波通信系统环境下对新算法和经典算法进行仿真,仿真主要基于Matlab的Simulink组件,同时也有部分仿真直接使用Matlab的m代码完成,仿真过程也利用了Matlab强大的绘图功能直观的说明结果。通过经典算法和新算法在通信系统中的仿真结果表明,改进的算法收敛速度快而且收敛后更趋于稳定,使用改进后的算法与单独使用LMS算法的效果证实了改进的新算法的有效性,使用新算法可以从很大程度上减少和消除多径产生的影响,大大地提高系统的均衡性能。