扩频通信的干扰抑制技术无论在军事领域还是民事领域,多是当前通信技术的研究热点.直接序列扩频(DSSS)系统中的抗窄带干扰技术有很多,包括奇异值分解技术、自适应陷波器、卡尔曼滤波技术、判决反馈方法等.码分多址(CDMA)中抗多址干扰的方法主要是多用户检测技术.本文在分析了扩频通信中抗窄带干扰和宽带干扰技术的基础上,把重点放在了非线性技术,提出几种干扰抑制的非线性算法.与此对应的具体创新点如下:结合奇异值分解和非线性滤波方法,设计了一种抑制扩频通信的单音干扰的非线性滤波算法.仿真结果显示了新算法在信扰比(SIR)和误码率(BER)性能优于线性滤波算法.为了降低算法的计算复杂度,一种可获得矩阵最大特征值的乘幂法引入到新设计的算法.同时改进了投影逼近子空间追踪算法中固定的特征阶数,提出一种抑制多个窄带干扰的变特征阶数的子空间算法.设计的算法既抑制了强窄带干扰,也没有损伤扩频信号利用窄带干扰的相关性,设计了一种先对扩频信号判决然后进行卡尔曼滤波的干扰抑制算法.考虑到CDMA通信系统中抑制窄带干扰的渐近条件均值非线性算法的复杂性,本文设计了以先验估计和后验估计差值最小判决扩频信号,进行卡尔曼滤波的方法. 计算机仿真显示了设计的算法在SIR和计算复杂度上的优势. 基于变步长类最小均方算法和无记忆非线性梯度算法,构建了一种变步长无记忆非线性梯度算法(VS-MNG).新算法在频率估计均方误差(MSE)和收敛速度上的性能获得改进,而且具有很好的鲁棒性.考查了新设计的陷波算法对频率缓慢时变的输入信号的频率追踪性能.研究了DSSS系统中格型IIR陷波器的估计的频偏性能和误码率性能.考虑到DSSS系统中无限深度格型陷波器在去除窄带干扰的同时对扩频信号的损伤,在无限深度格型陷波器上添加一自适应横向滤波器,其输出作为对受损扩频信号的误差补偿.仿真结果证实新构建的误差补偿滤波器增强了无限深度格型陷波器的信噪比增进因子,而系统计算复杂度只有少量增加. 提出了一种基于盲卡尔曼滤波算法的盲广义线性多用户检测抑制多址和窄带干扰的新算法,并且将其与以前出现的基于最小均方算法(LMS)和最小二乘算法(RLS)多用户检测方法相比较.仿真结果显示了新的检测算法SIR和BER性能的优越性.因为基于卡尔曼滤波的盲自适应多用户检测受限于期望用户的功率信息,论文给出一种代价函数,推导了进行参数估计的回归算法,将这种参数估计算法应用于多用户检测,获得了全盲的多用户检测算法,扩大了盲卡尔曼滤波多用户检测的应用范围.同时进一步考虑到参数估计回归算法中的估计误差,运用通信中的A律对数压缩理论,设计了一个性能良好的非线性函数,更好地估计参数和进行盲卡尔曼滤波多用户检测. 最后,对全文进行总结和下一步研究的目标与方向做了进一步的展望.