甚低频通信技术在军事和民用领域均有重要应用,但通信性能受到大气噪声和窄带干扰的影响。本文研究大气噪声和窄带干扰抑制算法,降低通信误码率。研究表明,大气噪声的概率密度函数具有明显的重尾特征。对此,本文大气噪声建模考虑了三种脉冲噪声模型,即:对称α稳定分布、Class A分布以及高斯混合分布。其次,根据窄带干扰的不同特性,建模分为单频干扰、多频干扰以及窄带高斯噪声。由于脉冲噪声常无闭合的概率密度函数,最大似然检测和局部最优检测需要数值计算而不便于应用,传统的非线性变换方法又存在着检测性能次优、非线性函数拖尾固定、只能抑制特定分布的脉冲噪声等问题。对此,本文构造幂律拖尾非线性函数,并引入效能函数作为设计指标。仿真表明,幂律拖尾非线性设计方法对三种脉冲噪声都能够稳定取得最优检测性能,并且具有易于分析和应用的优点。针对窄带干扰的抑制问题,本文介绍了两种变换域抑制方法,即:白化滤波和子空间滤波。两种方法都需要根据接收数据估计协方差矩阵,然后对其进行特征分解。白化滤波器通过特征值取倒数的方法来实现干扰抑制;子空间滤波器则主要从特征向量所对应的特征值大小来识别信号、干扰以及噪声子空间。仿真表明,子空间滤波器对单频干扰和多频干扰的抑制效果更加稳健和优效,而窄带高斯噪声则适合采用白化滤波器来抑制。本文还考虑甚低频信道中同时存在大气噪声和窄带干扰的场景,将非线性处理方法和干扰抑制技术有机地结合起来,设计出联合抑制方案。仿真表明,在实际应用中需要针对具体问题和具体场景,调整具体的抑制方案。本文推荐将子空间幂律拖尾方法作为大气噪声与单频干扰、大气噪声与多频干扰的联合抑制算法;将白化幂律拖尾方法作为大气噪声与窄带高斯噪声的联合抑制算法。最后,总结本文主要工作,梳理创新点,以及展望未来可能的研究方向。