同时同频全双工系统是指发射机和接收机能在相同时间及相同的频率发射和接收信号,对比传统的无线通信系统,有着理论上两倍的频谱利用率,是未来提升频率利用率的关键措施。现如今,全球范围内的无线通信产业快速发展,尤其是5G牌照发放以来,无线设备的逐日增多使不可再生的无线电频谱资源捉襟见肘。尽管同时同频全双工系统能够有效提升频谱利用率,但其实现需要解决的关键问题发射机对接收机的干扰抑制。为此,本文从数字端的干扰抑制出发,对干扰信号中的成分进行划分,对其中的关键技术进行了深入的研究。首先,本文简要介绍了数字自干扰抑制的特点,针对传统干扰抑制算法收敛精度不足的问题,通过分析传统横向滤波器的不足,设计了一种新的横向滤波器结构,并给出了以最小均方误差的为代价函数的基于位置参数的LMS算法梯度更新过程,通过仿真分析表明所设计算法能达到更高的收敛精度和抗量化噪声性能。同时,本文也设计了联合算法来提高算法收敛的精度。其次,探索了干扰信号中非线性成分抑制的问题。通过对全双工系统中信号传播过程的分析,给出了所传播信号的详细表达式,根据非线性失真的过程不同,将非线性失真分为3个场景,分别为:混合非线性失真、功率放大器下非线性失真以及低噪放大器下非线性失真,根据三个场景的不同特点以及相对应的信号表达式不同,推导得出了非线性失真抑制的表达式,从而为算法实现提供了依据。最后,本文采用了实践中常用的系统参数,并规定了数据的帧格式,包括导频位置、子载波映射位置和同步头的生成等,给出了详细的数据分析。以干扰对消比、残余干扰信号功率以及理想误比特率作为指标,研究了量化噪声功率、信号发射功率及信道等因素对算法性能影响,仿真表明,基于位置参数的LMS对比传统算法对比传统的LMS算法和RLS算法在干扰对消比方面能达到4（25）10dB的提升,理想误比特率稳定在e^-3数量级以下;在非线性失真方面,本文分别对奇数次非记忆功放和记忆功放两种非线性失真模型进行分析,比较了三个场景所对应的非线性失真抑制算法性能,结果证明,非线性LMS算法能有效抑制信号中非线性成分。论文的主要研究点在于如何在数字域中有效滤除干扰信号的线性成分和非线性成分,分析了传统技术可以改进的地方并设计非线性失真抑制的算法,可以作为数字自干扰抑制系统设计方面的参考。