恶劣的信道和丰富的脉冲噪声是制约电力线通信系统的两个主要因素。正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术因其能有效对抗多径效应引起的码间干扰,已成为现代大多数电力线通信标准的核心物理层技术。脉冲噪声的出现使得OFDM系统接收机的设计面临巨大挑战。本文针对制约电力线通信系统性能提升的脉冲噪声问题,为设计稳健的接收机开展了脉冲噪声抑制和脉冲噪声下的信道估计研究。研究的主要创新点如下:1、在基于脉冲噪声向量?1范数最小化的凸优化估计方法基础上,增加数据发射符号作为变量,同时将数据子载波上的接收信号作为限制条件,构建了一类能利用所有子载波上的接收信号来重构脉冲噪声的非凸优化问题。为了求解该非凸优化问题,通过分析采用相干调制(如QAM、QPSK)技术的数据符号的星座点特征,在已知信道状态信息的基础上,通过松弛原理,将空间上离散的星座点视作连续的矩形区域,从而将难以求解的非凸优化问题转化成易于求解的线性规划问题。为了降低现有线性规划算法求解的复杂度,引入交替方向乘子法,从而显著降低了运算复杂度。仿真结果分析表明,提出的利用全部子载波的脉冲估计方法的性能要显著优于已有的仅能利用空子载波的脉冲噪声估计方法的性能。2、基于信道脉冲响应和时域脉冲噪声的稀疏性特征,将信道脉冲响应向量和脉冲噪声向量相连构成一个稀疏向量,并利用空子载波和导频子载波上的接收信号构建了一种信道与脉冲噪声联合估计的压缩感知方程,并利用稀疏贝叶斯学习框架设计了具体实现算法。进一步为了能利用数据子载波上的接收信号来提升信道和脉冲噪声联合估计性能,将发射数据符号视作未知的超参数,设计了一种同步符号检测的信道与脉冲噪声联合估计算法。为了评价算法的性能,推导了所提方法的克拉美-罗界和系统容量的闭式表达式。仿真结果验证,所提出的信道与脉冲噪声联合估计方法显著提升了信道估计和脉冲噪声估计两者的性能。3、慢衰落时不变信道或块衰落信道的信道脉冲响应抽头系数使用一阶自回归模型建模,而每个OFDM符号上的脉冲噪声视作不相关,然后用一阶自回归模型统一表示相邻OFDM符号之间的信道与脉冲噪声的变化特性。利用马尔科夫性,将多个OFDM符号的信道与脉冲噪声的联合估计问题视作线性动态系统的状态估计问题。由于观测信号维数远小于信道与脉冲噪声联合向量的维数,因此采用动态压缩感知理论和稀疏贝叶斯学习框架,基于卡尔曼滤波及平滑实现了联合多个OFDM符号的信道与脉冲噪声估计算法。仿真结果表明,与基于单个OFDM符号的方法相比,联合多个OFDM符号的方法能有效提升信道估计性能和误比特率性能,特别是在块衰落信道下性能提升尤其显著。4、对连续的信道传输路径长度进行量化,然后将连续的电力线信道频率响应离散化,从而将离散的信道频率响应向量表示成稀疏的路径参数向量的线性变换。利用该稀疏变换模型,实现了一种适用于具有非稀疏性信道脉冲响应的电力线信道与脉冲噪声联合估计方法。仿真结果表明,该方法在电力线多径信道模型下具有良好的信道估计与误比特率性能。