在网络或是声学回声消除中,回声信道的脉冲响应很长且具备稀疏性,因此要用到阶数很长的自适应稀疏滤波器。自适应稀疏滤波器的核心便是成比例算法,成比例类的自适应算法利用了回声路径脉冲响应稀疏的结构特性,在回声消除领域有着广泛的应用。本文围绕回声消除问题和自适应成比例算法进行了详细的分析和研究,并对回声信道建模的方法进行了总结。本文改进了基于u准则MPNLMS算法的成比例因子计算方法,并采用新型的线性分段函数替代u压缩函数得到了收敛性能更好的改进型分段成比例归一化最小均方算法(ISMPNLMS)。为了获得抗冲击噪声性能,引入了M-估计的概念,采用Huber范数并结合新型的成比例控制矩阵计算方法得到一类成比例归一化最小均值M-估计算法,包括PNLMM和IPNLMM两种算法。在PNLMM类算法的启发下,采用新型的核函数得到PAPA-M类算法,包括PAPA-M、IPAPA-M和μ-PAPA-M三种算法。在仿真实验中,PNLMM类算法与PAPA-M类算法在冲击噪声环境中均具备良好的收敛性能。此外,引用了Geigel双通话侦测算法,验证了PNLMM类算法与PAPA-M类算法在双通话状态下回声消除的有效性。