在无线通信系统中,信号在传输过程中由于多径效应和信道带宽的有限性以及信道特性的不完善性不可避免地会导致码间干扰,这将严重影响着通信的质量。为了克服码间干扰所带来的信号畸变,通常在通信系统的接收端采用均衡技术来抵消。在新一代无线通信系统中,数据传输的高速性和实际信道的快速时变性要求均衡器必须能够自适应地跟踪信道参数的变化而不断地修正权系数,以达到消除码间干扰的目的,这就使得寻找收敛速度快、计算复杂度低、数值稳定性好的自适应均衡算法具有非常重要的意义。本文首先概述了课题的背景及研究意义,介绍了MIMO技术、自适应均衡技术的基本原理和发展状况。接着分析了移动无线信道的动态特性和MIMO信道建模的重要性、分类,以及建立了MIMO多径衰落信道模型。然后介绍了自适应均衡原理及其分类,并详细进行了各种均衡器的结构分析,接着重点阐述了自适应均衡算法中的LMS算法和RLS算法在MIMO自适应均衡器(包括线性和非线性结构)中的MATLAB仿真,对这两种算法和这两种均衡器结构进行了均衡性能的比较,同时利用LMS算法在SISO系统和MIMO系统中的仿真,得出应用MIMO技术可以大大地提高系统的均衡性能。最后介绍了盲均衡算法,包括CMA算法、MCMA算法和DD-LMS算法。在修正常模算法(MCMA)的代价函数中引入泄漏因子,提出了一种改进的盲均衡算法,并结合DD-LMS算法在判决反馈均衡器中实现双模式均衡。仿真结果表明,在同样的均衡器中本文提出的改进算法比CMA/MCMA算法的均衡效果有较大的提高,特别是对于MQAM信号,该算法能够自动补偿由信道引起的相位误差,收敛速度快且收敛后剩余误差小,仿真对比证实了该算法的有效性。