自适应回声消除是现代通信领域一个热门的研究方向。归一化最小均方(NLMS)算法因其简单易于实现,广泛应用于回声消除领域。仿射投影算法(APA)和归一化子带自适应滤波(NSAF)算法作为NLMS算法的两种扩展形式,对相关信号具有更好的收敛性能。然而,冲击噪声会严重干扰这些传统算法的收敛性能,为此本文对APA和NSAF算法进行了改进,并利用凸组合滤波器的思想进一步提高了新算法的收敛性能。首先,本文将M估计算法思想引入成比例仿射投影算法,推导出了一种新的成比例仿射投影M估计算法,该算法在各种输入情况下,都能具有良好的收敛性能,并对冲击干扰具有鲁棒性。另外该算法具有较低的计算复杂度。仿真实验验证了新算法的可行性和优越性。其次,新的成比例仿射投影M估计算法对其参数存在矛盾的要求,本文利用凸组合滤波器的思想克服了该矛盾,进一步提高了新算法的收敛性能,提出了三种凸组合的方案,进一步提高了该算法的收敛性能。仿真实验验证了凸组合成比例仿射投影M估计算法在回声消除应用中的有效性。最后,为了提高NSAF算法对冲击干扰的鲁棒性,本文将M估计算法与NSAF结合,推导出一种MSAF算法,为了适用于回声消除应用,引入成比例算法的思想,推导出一种新的成比例MSAF算法。仿真实验验证了新算法在各种输入信号下都能获得良好的收敛性能,且能够抵抗冲击噪声的干扰。