在无线通信技术中,无线信道多径传播会形成多径效应,对传输信号造成码间干扰(ISI)的影响。随着时代的发展,无线通信传输速率越来越高,多径传播效应引起的码间干扰就越严重,影响接收质量。为了减小ISI,提高通信的质量,可采用自适应均衡技术解决多径传播造成的影响。自适应信道均衡器通常设置在接收端,该均衡器能够根据接收到的信号自适应的补偿信道特性的不足,减小多径传播引起的ISI,从而提高数据传输的准确性。自适应均衡器的核心是自适应算法,一个良好的均衡器应该具备高速收敛、跟踪性能强等优点,因此研究自适应算法和自适应均衡器具有重要的理论和现实意义。本文主要研究了自适应均衡器的由来、滤波器结构和自适应算法性能。首先研究了无线通信信道的特点和信道仿真模型,并在此基础上分析了码间干扰的产生、均衡器的由来以及均衡器的结构和分类。然后研究了最小均方(LMS)算法、判决反馈均衡(DFE)、递归最小二乘(RLS)算法以及恒模(CMA)算法。通过大量仿真比较了各个算法的性能,参数对算法性能的影响以及不同信道环境下各个算法的性能。接着本文重点研究了LMS算法的收敛性,详细分析了影响LMS算法收敛性的因素,从不同的角度出发提出了三种改进的LMS算法,并与部分现有算法进行了比较分析,验证了本文改进算法的优越性。最后在FPGA平台上,对变步长的LMS算法进行了流水线实现。另外,由于LMS算法的所有参数对量化都比较敏感,使得数字实现的难度大大增加。在流水线实现中,长迭代路径、反馈环路的存在,也将极大的影响实现效果和性能参数。对于这个难点,本文采用了弛豫超前变换技术来实现变步长LMS算法的流水线。