通信系统中不可避免地存在回波现象,所以需要进行回波抵消;而且随着通信的不断发展,通信距离越来越远,回波的现象也越来越明显,通信系统对信号的实时要求也越来越高。由于回波是实时变化的,而自适应滤波器以其能有效地在未知环境中跟踪实时变化的输入信号的特点,使得自适应技术在回波抵消技术中得到广泛的应用。自适应算法的性能直接影响着回波消除器的效果。在选择自适应算法时,既要保证收敛速度足够快,又要保证系统的稳定性,还要考虑到算法的复杂性,保证算法的易于实现,同时降低系统成本。国内外许多学者针对回波抵消技术提出了许多自适应回波抵消算法及相应的改进算法,如最小均方误差(LMS)算法、归一化最小均方误差(NLMS)算法、块处理(BLMS)算法、递推最小二乘算法(RLS)、子带滤波、频域的自适应滤波、仿射投影算法、LMS牛顿算法、共扼梯度算法(CG)算法等。本文对以RLS算法和LMS算法为代表的两大类算法进行了深入的研究和探讨,分析了它们各自的优缺点,考虑到算法的易于实现性,提出了改进的归一化块处理LMS(MNBLMS)算法,在’C5410开发板上仿真了回波抵消算法,对相关性能指标进行测试,验证了该算法的可实现性,并进行了相关的优化,大大减少了运算量及内存占用空间,提高了算法性能和效率。