通信和其它信号处理领域中,基于噪声产生的物理机理和中心极限定理,常将噪声建模为高斯分布。然而,在很多自然和人为噪声环境中,观测到的噪声样本中会频繁出现大幅度尖峰异常值,使噪声具有脉冲特性,与高斯噪声模型的差异很大。例如:甚低频/低频通信系统中的大气噪声、水声通信信道中的声学噪声、电话线路噪声、没有功率控制的无线通信网络中的干扰等。针对这类噪声,如果继续沿用基于高斯噪声开发的信号处理算法,由于噪声模型的失配会导致性能恶化。为此,很多研究者针对脉冲噪声模型进行了广泛和深入的研究,将?稳定分布作为最常用的脉冲噪声模型。?稳定分布可基于广义中心极限定理导出,在诸多研究领域被广泛采用。本论文针对?稳定分布噪声下通信信号的接收技术展开研究,主要研究内容和贡献包括如下四个方面:第一,论文研究了?稳定分布噪声的统计特性,提出了噪声概率分布参数的估计方法。论文首先给出了?稳定分布的统计理论,并采用对称?稳定(Symmetricalα-Stable,SaS)分布对脉冲噪声建模。针对观测数据中同时包含传输信号和SaS噪声时的噪声参数可靠估计问题,论文提出了基于有限冲激响应(Finite Impulse Response,FIR)滤波的SaS噪声参数估计算法。论文通过详尽的数值仿真证明:相比于常规参数估计算法,所提参数估计算法可获得更小的均方误差(Mean Square Error,MSE)。第二,论文研究了SaS噪声下的通信接收机同步技术,给出了优化的同步序列,并提出了三种同步算法。论文针对线性调制(Linear Modulation,LM)和连续相位调制(Continuous Phase Modulation,CPM)信号,推导了同步参数估计的克拉美罗下限(Cramer Rao Lower Bound,CRLB),并以最小化CRLB为优化目标,给出了优化的同步序列。论文通过与常用的伪随机同步序列对比,验证了所提同步训练序列的优化特性。进一步,论文提出了三种同步算法:(1)基于最大似然测度的梯度方法,(2)基于鲁棒测度的全局优化方法,(3)基于分数低阶矩测度的搜索方法。论文通过数值仿真对比了三种算法的性能,结果表明:前两种算法可取得接近CRLB的性能,但复杂度较高;最后一种算法的性能与CRLB有一定差距,但复杂度较低。第三,论文研究了SaS噪声下的通信信号解调技术,分别针对连续相位频移键控(Continuous Phase Frequency Shift Keying,CPFSK)信号和LM信号给出了解调算法,分析了算法的理论误码率性能。针对CPFSK信号,论文首先使用具有独立同分布样本的SaS过程对白脉冲噪声建模,给出了白脉冲噪声下CPFSK信号的相干与非相干解调算法,并分析了算法的理论误码率性能。接下来,论文使用样本间具有相关性的?亚高斯(α-Sub-Gaussian,aSG)过程对突发式脉冲噪声建模,给出了该模型下CPFSK信号的相干与非相干解调算法。同时,论文针对SaS背景噪声下进行LM信号解调时占据多个符号周期的信号成型脉冲引入的符号间干扰问题,设计了多符号辅助的信号解调算法,分析了所提解调算法的理论误码率性能。最后,论文通过数值仿真给出了所提算法的误码率性能,结果显示:分析得到的理论误码率性能与仿真结果吻合,验证了分析的正确性。第四,论文研究了SaS噪声下的通信信号接收预处理技术,以便可以沿用基于高斯噪声设计的信号接收技术。论文针对有记忆和无记忆两类预处理方式,提出了新的myriad滤波方法和优化的无记忆预处理方法。对于有记忆预处理,论文对传统myriad滤波方法进行了改进,使其可适应带通接收系统。针对无记忆预处理,论文首先研究了SaS噪声下优化的无记忆预处理方法。仿真结果表明:改进的myriad滤波预处理与所提优化无记忆预处理具有基本相同的性能,但优化无记忆预处理的复杂度比myriad滤波预处理低。论文还针对工程实现中常用的Clipper预处理方法进行了研究。通过严格的理论推导,论文给出了Clipper预处理优化门限的计算方法。本论文得到的上述成果,为建模为?稳定分布的非高斯噪声下通信信号接收提供了理论分析方法和关键技术实现算法,可为工程应用提供可行的技术途径。