Sự kết hợp của phương pháp kernel với giải thuật bình phương trung bìnhtối thiểu (LMS) cho phép nâng cấp từng mẫu đối với bộ cân bằng thích nghitrong không gian tái tạo Hilbert Kernel (RKHS), được gọi là KLMS. Bài báo chứngtỏ rằng trong trường hợp số liệu hướng dẫn hữu hạn, giải thuật KLMS thích hợptrong không gian RKHS mà không cần thêm một giới hạn ổn định mở rộng. Trongbài báo này, một giải thuật được đề xuất cho bộ cân bằng kernel dựa trên LMSvới việc tính toán đơn giản hơn trong khi tốc độ hội tụ có thể được điều chỉnh dựatrên kích thước bước điều khiển của thuật toán. Giải pháp này có thể được ápdụng cho bộ cân bằng trong hệ thống thông tin vệ tinh OFDM giúp giảm lỗi đầura và khối lượng tính toán. The combination of the kernel trick and the least-mean-square (LMS)algorithm provides an interesting sample by sample update for an adaptiveequalizer in reproducing Kernel Hilbert Spaces (RKHS), which is named here theKLMS. This paper shows that in the finite training data case, the KLMS algorithmis well-posed in RKHS without the addition of an extra regularization term topenalize solution norms. In this paper, we propose an algorithm for Kernelequalizers based on LMS algorithm with more simple computation, while theconvergence rate will be adjusted based on the algorithm's control step size. Thesolution can be applied to the equalizers in OFDM satellite systems in order toreduce output errors and capacity of computation.