L频段数字航空通信系统（L-DACS）是未来面向航路飞行阶段的空地数据链路。其内嵌于测距仪（DME）系统工作频道之间,因此两系统的工作频带存在部分交叠。L-DACS系统容易受到大功率DME信号干扰,导致L-DACS系统接收机的误比特率大幅增加,接收机性能急剧恶化。为解决接收机性能差的问题,本文基于稀疏贝叶斯学习（SBL）理论开展DME脉冲干扰抑制方法研究,研究内容如下:第一,搭建L-DACS系统前向链路（FL）仿真平台,验证加性高斯白噪声信道和多径信道下DME干扰对L-DACS系统的影响。仿真结果表明:无论在AWGN信道还是多径信道,DME信号都会对整个L-DACS系统产生很大影响,从而大大降低L-DACS系统链路的传输性能。第二,基于稀疏贝叶斯学习的基础知识,提出基于SBL的DME脉冲干扰抑制方法。利用正交频分复用（OFDM）接收机上的虚拟子载波构造稀疏贝叶斯模型;然后利用SBL算法对干扰信号进行重构,最后在时域消除;通过对接收机的比特差错性能曲线和信号重构效果对比分析得出:SBL算法具有比脉冲熄灭和脉冲限幅法更优的信号恢复效果,提高了L-DACS系统链路传输性能。第三,基于块稀疏贝叶斯（BSBL）理论基础,提出基于耦合稀疏贝叶斯（PC-SBL）算法的DME脉冲干扰抑制方法。首先,利用测距仪脉冲的非稀疏特性,对接收信号进行重新分块;然后利用PC-SBL算法对DME信号进行重构,最后在时域消除DME干扰。通过对接收机的比特差错性能曲线和信号重构效果对比分析得出:PC-SBL算法具有比脉冲熄灭和脉冲限幅法更优的信号恢复效果,并且运算速度高,显著改善L-DACS系统的传输性能。第四,由于DME信号的出现具有随机性,为应对分块信息未知的情况,本文提出基于块稀疏贝叶斯-边界优化（EBSBL-BO）算法的DME脉冲干扰抑制算法。通过对信号重构效果、归一化均方误差、接收机误比特性能曲线和平均运行时间几个方面对比分析得出:当仿真环境一致时,EBSBL-BO算法对DME信号的恢复能力最强,重构误差最小,提高系统性能的能力最优。