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自适应技术能够在不增加发射功率的情况下,提高无线通信的传输质量,降低系统的误码率。因此,随着人们对无线通信质量和数据传输速率的要求日益提高,各种自适应技术得到了越来越广泛的运用。本文根据实际通信系统的需要,在现有的信道均衡算法基础上,对短波信道下的自适应均衡算法展开应用研究,以便找到一种能最有效对抗码间串扰的信道均衡算法。本文在分析两种传统的自适应信道均衡算法:LMS(最小均方误差算法)和RLS(递推最小二乘算法)算法的原理和实现过程基础上,针对LMS算法步长因子对收敛速度和稳定性要求的矛盾,指出了步长因子的调整原则,并给出了当前常用的三种改进算法:归一化LMS算法、LMS/F算法、变步长归一化解相关算法;同时,针对RLS算法复杂度大、需要较大的存储空间、不稳定、且在Kalman增益向量接近于0,会跟踪不到信道变化的缺点,分析比较了当前存在的一些改进算法,并详细研究了AFA(平均自适应滤波)信道均衡算法。针对数字通信中存在码间串扰和噪声的问题,设计了一个通用的无线通信系统仿真平台。该通用平台包含有发送、信道和接收三部分,其中发送和接收部分包含的模块有:可以有效对抗噪声的信道编码模块;使得突发错误被分散从而减小解码时误判的交织模块;仿真各种自适应信道均衡算法的通用均衡模块等。为了使均衡算法更有针对性、更有效,信道部分根据短波信道的传输特性进行了设计,采用了结构简单、运算复杂度小、且能有效模拟短波信道时变特性的Watterson模型作为参考。根据CCIR(国际无线电咨询委员会)给出的恶劣短波信道参数仿真实现了该短波信道。然后,在搭建的系统仿真平台下,本文仿真比较了传统的LMS和RLS算法,以及它们各自的改进算法对系统性能的改善。根据实际系统的参数,在该仿真平台下测试发现,AFA均衡算法是一种算法复杂度低、跟踪速度相对较快、综合性能较优的算法。