在无线数字通信系统中,由于信道不理想,会导致信号在传输过程中可能发生严重的时间弥散和相位偏移,从而造成符号间干扰(Intersymbol Interference,ISI),这是引起比特检测错误的主要原因之一。为了在接收机中准确恢复出原始信息,需要对接收信号进行处理,补偿由于信道特性导致的信号失真,降低误码率。消除码间干扰的有效方法就是自适应均衡。论文针对存在加性噪声和有严重码间干扰等线性与非线性失真情况下,对基于小波变换的自适应均衡算法进行研究,实现在复杂度增加不大的情况下有效提高均衡器的收敛速度、降低误码率。论文的主要工作和创新点有以下几方面:①为了有效抑制无线数字通信中由于信道频带受限而引起的码间干扰,对自适应均衡器的结构和算法进行了深入研究。在传统的判决反馈均衡的基础上,运用误差反馈方法改善均衡器的性能,使其更适合于多径衰落比较严重的信道环境。②分析和阐述小波均衡理论。摒弃以往单从时域角度来研究均衡算法的不足,从小波域的角度探讨自适应均衡算法。论述了在自适应均衡中应用的离散多分辨率分析思想。为了降低计算的复杂性和实现难度,探讨了离散小波变换的快速算法:Mallat塔式分解算法。③小波均衡器设计。在基于离散正交小波变换的基础上,结合传统的判决反馈自适应均衡算法,提出一种基于误差反馈的离散正交小波均衡器结构和算法。对前馈滤波器用一组规范正交小波及其对应的系数来表示,后馈滤波器包含了误差反馈和判决反馈。在此基础上,给出了自适应均衡算法。仿真结果表明该均衡器收敛速度大幅提高,利用误差反馈来减小误差信号之间的自相关性,在收敛阶段累积误比特率增加很小,跟踪阶段几乎无误比特数增加,而计算量增加不多,易于实时实现。④对一种小波神经网络均衡器及其自适应均衡算法进行改进,提出了一种适用于非线性时变信道的小波神经网络均衡器结构及算法。仿真结果表明,改进后的小波神经网络均衡器能更好地完成非线性映射。