随着智能电网的建设和物联网理念的推广,电力线通信技术在当今信息化社会中占据越来越重要的地位。电力线通信可以在现有的输电网络的基础上实现信息传输,以其成本低廉、覆盖广泛等特点,不仅在通信领域具有极大的应用需求,在其它领域也有广阔的发展前景。然而,在电力线通信带来诸多便利的同时,电力线通信过程中的噪声干扰也成为阻碍电力线通信进一步发展的最大障碍。因此,本文将分别从OFDM峰均比噪声、低信噪比条件下的接收噪声和电力线信道脉冲噪声三个方面对低压电力线通信中的噪声抑制进行研究。具体的研究工作和成果如下。针对OFDM峰均比较高的问题,提出一种基于DFT抽取和频域频谱成形的峰均比抑制算法。该算法的基本思想是以DFT扩频算法为基础,在DFT扩频前对系统的输入序列进行等比例抽取,防止DFT扩频产生频谱扩展。在DFT扩频后利用频谱成形函数在频域上完成数据序列的成形处理,进一步降低序列的峰均比。仿真结果表明,该算法能有效抑制低压电力线通信系统中由于OFDM调制而产生的高峰均比,且峰均比抑制性能优于原始的DFT扩频算法和其它传统的峰均比抑制算法。为了解决低信噪比环境下接收信号被噪声淹没,导致接收机性能降低的问题,提出一种联合接收限幅和Turbo译码的噪声抑制算法。该算法的基本思想是对接收信号进行限幅处理,削去信号中的大部分噪声。再对限幅后的信号进行Turbo译码,利用迭代译码产生的译码增益实现限幅信号的无差错译码,恢复出原始数据。仿真结果表明,接收限幅会使接收信号的信噪比(Eb/N0)稳定在一个定值上。只要接收限幅后信号的下限Eb/N0高于Turbo码能准确译码所要求的最低Eb/N0,就能够实现无差错译码。因此,该算法能够实现低信噪比环境下的接收噪声抑制。为了对电力线信道中的脉冲噪声进行抑制,设计了符合实际低压电力线通信系统接收滤波电路特性的振荡脉冲噪声模型,提出一种联合Blanking和时频估计判决补偿的脉冲噪声抑制算法。该算法的基本思想是以Blanking算法为基础,对接收信号进行门限检测和Blanking处理(置零),消除信号中的脉冲噪声。通过信道估计和时频转换,补偿Blanking处理在接收信号中引入的残留脉冲噪声。仿真结果表明,该算法能够有效抑制振荡脉冲噪声,且噪声抑制性能优于原始的Blanking算法。