在现代通信中,码间干扰被认为是在无线通信信道中传输高速率数据时的主要障碍。为了克服ISI(码间干扰)引起的失真,在一个通信系统中常常使用信道均衡的信号处理技术。均衡器的目的是通过使用滤波器或其他技术来重建原始信号,去掉ISI的影响,从而提高数据传输的可靠性。在实际的数字传输系统中,使设计的均衡器能高速跟踪不断时变的信道,其中寻求高速的自适应算法是其实现的关键,因此研究好的自适应均衡算法和均衡器具有重要的理论和现实意义。本文在对无线通信信道进行研究的基础上,阐述了码间干扰的产生和均衡的出现,介绍了线性横向均衡器、判决反馈均衡器和最大似然序列估值均衡器,重点提出了一种预测判决反馈均衡器。研究了LMS(最小均方)算法、RLS(递归最小二乘)算法以及CMA(恒模)算法,并在MATLAB平台上对这几种算法进行了仿真实现,并研究了各种算法的收敛性和稳态性与滤波器长度、信道失真特征及它们各自算法参数之间的定量关系,为此构建了有实际意义的自适应均衡系统仿真模型,做出了仿真实验结果并分析了仿真实验结果的意义。最后,提出一种改进的LMS算法和变步长CAM算法与修正恒模算法,并使之与传统的算法进行了比较。说明了这三种算法比传统算法有着更快的收敛速度,从而提高了自适应均衡器的性能。