RPC(Random Projected Coding,随机映射编码)作为一种自适应编码调制方式,能够最大程度利用信道资源,具有良好的传输性能,但在通信过程中容易受到各种自然和人为的噪声干扰,使得通信质量下降。因此本文对RPC在不同复杂干扰条件下的抗干扰性能进行研究。在实际信道中往往存在具有较强脉冲性的干扰,可以用?稳定分布模型较好地对其建模,将其与高斯噪声混合构建干扰信道模型,研究不同统计特性的脉冲噪声对于RPC译码性能的影响。针对大幅值脉冲对RPC译码性能产生较大影响的问题,本文设计并实现了限幅与剔除两种信号预处理手段,并提出自适应信号预处理门限,抑制了RPC译码过程中错误置信信息的传递,能够在信噪比较低时达到良好的抗干扰效果。同时,考虑到RPC译码时需要使用噪声的概率密度函数,而现有的使用估计信噪比方法构建的噪声概率分布与真实分布之间存在较大偏差。本文将核估计算法应用于噪声分布的估计,设计使用合适的核函数及最优的窗长,降低了估计值与理论值之间的偏差。在固定窗长的核估计算法的基础上,提出使用自适应窗长核估计算法,更好地估计噪声概率密度的拖尾,实现RPC译码性能的提升。同时,提出反编码概率密度估计方案,降低导频资源开销的同时提升估计准确性。在完成两种抗干扰算法的设计后,本论文对其抗干扰性能进行了测试与仿真。相比于无抗干扰措施的RPC系统,两种抗干扰算法下的误码率都有了较大程度的下降,当信噪比小于等于6dB时,基于信号预处理的抗干扰算法能达到更低的误码率,而当信噪比高于6dB时,基于概率密度估计的抗干扰算法能实现更好的抗干扰性能。