随着信号处理应用的不断扩展及现代电磁干扰环境的日益复杂,在许多实际环境中,由于自然因素和人为因素的影响,噪声通常表现出强脉冲性。当噪声为非高斯脉冲分布时,经自适应算法得到的解将不再是最优解。因此研究非高斯环境下高效的抗脉冲噪声的自适应算法特别有意义。本文将重点研究非高斯脉冲环境下的高效稳健的仿射投影算法。针对传统APA算法抗脉冲干扰性能差的问题,基于对非高斯脉冲噪声信号和APA算法的研究,提出新型抗outliers误差核函数,即基于M估计的APA算法,并对提出算法的性能进行分析。算法综合考虑了稳态失调和计算复杂度两个性能指标,通过μ准则和“成比例记忆”加以改善。针对传统稳健集员APA算法更新率和稳态失调过高问题,本文设计了一个新的稳健集员误差边界,其不仅确保了算法的收敛性能,还有效的降低了更新率和稳态失调；新的误差边界采用平稳过渡的方式解决了原算法初始不稳定的缺点。针对仿射投影符号算法的慢收敛和高失调问题,采用归一化梯度下降法,得到一个动态更新的正则化因子,然后将其用于成比例仿射投影符号算法,保证了正则化因子对误差变化的稳定性。为了进一步确保算法的稳定性,本文推导了最小正则化因子的下界。在实际回声消除应用中,回声消除系统背景噪声或干扰不一定是高斯分布,呈非高斯分布的情况是非常普遍的。本文将提出的高效稳健算法用于回声消除中,有效的克服了上述问题,较好的消除了网络回声路径和声学回声路径下的回声。