无线移动通信对人们生活和经济的影响越来越明显,但是目前其存在一个难以忽视的问题,即频谱资源短缺。超奈奎斯特(Faster-Than-Nyquist,FTN)传输技术相比于Nyquist传输技术有着更高的数据传输速率,能有效提升系统容量和频谱效率。但是FTN传输不可避免地引入了符号间干扰,对系统误码率性能产生影响。本文主要从均衡技术的角度对FTN干扰消除进行研究。首先,本文对FTN传输相关技术进行了详细的介绍,分析了FTN传输与Nyquist准则的不同之处以及FTN传输在系统容量和频带利用率方面的优势,并详细介绍了FTN信号成型的具体过程以及分析了不同参数下FTN引入的符号间干扰程度。针对FTN引入的符号间干扰,本文介绍了三种常用的均衡技术。其次,为了消除FTN传输中引入的干扰,本文对FTN频域均衡技术进行研究,在不同的参数和信道条件下进行仿真分析,并对当前主流的基于Turbo均衡的迭代算法以及基于噪声预测的均衡算法进行深入研究。针对后者在均衡过程中存在误差传递导致性能受损的问题,本文提出一种迭代的均衡算法,通过考虑误差因素引入相关因子,并结合Turbo均衡的思想利用均衡器和译码器输出的软判决信息对滤波器进行迭代更新,使得均衡器能够更好地消除FTN系统存在的干扰。通过理论分析和仿真实验证明,所提出的迭代均衡算法能有效地降低系统误码率。最后,针对FTN系统干扰消除技术中存在的复杂度较高的问题,本文深入研究了经典迭代块判决反馈均衡算法(Iterative Block Decision Feedback Equalization,IBDFE)以及低复杂度的IBDFE-X算法。在此基础上本文提出一种改进的IBDFEL算法,其主要思想是通过估计IBDFE-X均衡器输出信号残留的符号间干扰并加以消除,从而达到进一步消除干扰的目的。仿真结果表明,所提算法在性能上相比于原算法有着明显的提升;在均衡器系数复杂度上,略高于原算法但低于经典算法。同时,本文对提出的两种算法在性能以及复杂度上进行了对比分析,结果表明,所提迭代算法在性能方面优于IBDFE-L算法,但是却有着相对较高的复杂度。因此,可根据不同通信要求,从本文提出的两种算法中选取较为适合的算法。