众所周知，自适应天线阵列以其与生俱来的优势被广泛运用于雷达领域和通讯领域。可是随着阵元数的不断增加，阵元所处环境的电磁环境的恶化，自适应算法的稳定和收敛速度成了影响整个自适应阵列的性能关键因素。递归最小二乘算法(RLS)以其较快的收敛速度及能计算出“精确”的最佳滤波器系数等优势受到理论工作者的青睐。但由于其计算复杂，消耗运算资源较多，极少被人们用于工程实践中。本文针对这一问题，结合工程实践对RLS实现进行了研究，具体如下：1．RLS算法的研究。本文对几种常见RLS算法做了公式推导；结合Matlab仿真做了算法分析，最后选择了基于QR分解的递归最小二乘算法(QRD_RLS)做算法实现。2．高速数字信号处理系统实现的研究。在高速数字信号处理系统实现中，为了提高数据吞吐率和硬件资源利用率，人们常常运用流水、脉动折叠等方法对系统结构进行改进。文中对这三种方法给出了详细的理论分析，并结合RLS的实现给出了范例。3．浮点运算实现的研究。在工程实践中，为了提高系统输入数据的动态范围和运算精度，计算浮点化成了必然选择，但浮点运算会消耗大量硬件运算资源。本文针对这一问题，设计出了基于Cordic旋转的浮点运算，有效的减小了浮点运算中乘法器、除法器和开方器的消耗，并运用到了RLS实现中。4．QRD_RLS的实现。文中给出了三种QRD_RLS结构的详细硬件实现方法。设计出了基于折叠算法的QRD_RLS的通用结构和相应的计算软件，从而实现了任意维数折叠QRD_RLS设计；并在实际的多阵元的硬件平台上对这些算法进行了验证及实验结果分析。