Компенсация эхосигналов в телекоммуникационных каналах связи является одной из важнейших прикладных задач современной теории адаптивной фильтрации. В рамках этой довольно разносторонней задачи успешно применяются многие широко известные рекурсивные алгоритмы оценивания неизвестной линейной системы, такие как: нормализованный метод наименьших средних квадратов (НМНСК), пропорционально нормализованный МНСК, быстрый алгоритм аффинных проекций (FAP), быстрый трансверсальный фильтр (FTF) и т.д. Предложен оригинальный способ снижения вычислительной сложности алгоритма МКВС (метод минимальной корреляции виртуальных сигналов). В первой части статьи производится анализ вычислительной сложности алгоритма МКВС. В том числе, определяется, что основная вычислительная нагрузка алгоритма определяется процедурой оценки вектора взаимной корреляции виртуального остаточного эхосигнала и активного сигнала. Вторая часть статьи посвящена описанию предлагаемого способа. Способ основывается на представлении вектора взаимной корреляции виртуального остаточного эхосигнала и активного сигнала как разницы двух векторов. Первый вектор – это вектор корреляции эхосигнала и активного сигнала. Второй вектор – это произведение автокорреляционной матрицы активного сигнала и текущей оценки импульсной характеристики эхотракта. В таком представлении алгоритма основной вычислительной нагрузкой является второй вектор. Для его быстрого вычисления предлагается использовать алгоритм быстрого умножения матрицы Теплица на вектор, основанный на быстром преобразовании Фурье, поскольку для стационарного случайного процесса автокорреляционная матрица является теплицевой матрицей. Сама же автокорреляционная матрица может быть оценена рекурсивно. Учитывая все её свойства, можно произвести оценку её членов, затратив на это не более N операций умножения на одну итерацию, где N - порядок матрицы.