近年来,军用短波通信的发展对数据传输速率和实时性提出了更高的要求。这就意味着信道畸变和多径效应产生的码间干扰更严重。盲均衡技术由于较大的延时而不能使用,需要研究高性能时延较小的自适应均衡技术。本文针对这一需求,对信道均衡中的热点-Turbo 均衡技术进行了研究并提出了改进的算法。Turbo 均衡是利用Turbo 原理,在接收端,把信道均衡与译码联合处理,即利用一种迭代算法对同一组接收到的数据进行重复地均衡和译码,以获得更好的系统性能的技术。首先对几种Turbo 均衡算法进行推导,从计算复杂度和性能两方面对各种均衡算法进行了比较,综合考虑均衡和译码算法,计算复杂度低、适当迭代后性能较好的MMSE 均衡和SOVA 构成的Turbo 均衡算法比较适合短波信道。分析了不同译码算法、迭代次数以及数据帧长等参数对Turbo 均衡系统性能的影响并得出有利于系统参数选择的结论。针对短波信道特点,本文提出一种改进的联合估计、均衡和译码算法,用双向SOVA 译码算法取代MAP 算法,对经典RLS 信道估计算法进行改进使其能够利用译码器送来的软信息对信道参数估计,改进线性MMSE 均衡算法使其可以利用信道估计器送来的时变CIR 进行均衡,这样,在降低计算复杂度的同时,通过估计、均衡和译码的迭代,改善系统的性能,对工程应用有着十分重要的意义。