由于符号间干扰的存在,通信信道中高速数据的传输对所传信号的幅度与相位产生失真。其他的损伤如热噪声,冲击噪声与互耦也使接收符号产生进一步的失真。除此以外,信道特效还是时变的,这就要求接收机的均衡器能接受数字信道的自适应信道均衡,以除去或降低符号间干扰对传输符号的影响。一般地,均衡器是放置于接收机前末端的一个逆滤波器,其传输函数是相应信道传输函数的逆(倒)函数。典型的基于最小均方(LMS)与递归最小二乘(RLS)推导出的算法在获得权值解时具有局部最小化的问题。为避免对权值过早的设置,本文采用基于修正更新算法的渐进计算方法,它基本上是一个基于自然的仿生算法。均衡基本上是均方误差最小化的迭代过程。因此,均衡可以看成是一个最优化问题。近年来,由于菌群生存优化(BFO)算法在不同领域中有广泛的应用,它吸引了众多研究者的关注。本论文将菌群优化算法(BFOA)中的大肠杆菌生存技术与粒子群优化算法(PSO)中的鸟群觅食模式相结合,给出了其结合算法(BF-PSO)。BF-PSO算法具有这两种生物激励算法的优点,以更新均衡器的权值。结合算法的目的是利用粒子群优化PSO交换社会信息的能力及菌群生存优化BFO寻找一个新解的能力,以改进基本的BFOA粒子群优化算法收敛的速率与精确性。使用BF-PSO结合算法以迭代方式获得方差的最小化。针对误比特率(BER),将采用的结合算法与原始BFOA菌群优化算法、经典粒子群优化PSO及遗传算法(GA)进行了深入比较。结果表明,基于BF-PSO算法的均衡器的性能使收敛速率、MSE性能面底值及误比特率BER有了很大的改善。可以得出结论：BF-PSO算法对高噪声条件下复杂的非线性信道均衡器的系数的学习是一个有力的工具。本论文另一主要内容是对所给出的应用于通信系统的自适应均衡器的设计。自适应均衡器的设计基于VHDL综合,针对FPGA实现。HDL协同仿真表明：该设计和VHDL源码成功地收敛,并成功地实现了信道均衡。论文工作成功地达到了提供一个优良的信道均衡器的目标。所设计的BF-PSO模型是精确的,可在实际中的实时应用场合使用。