直接序列扩频通信系统在强窄带干扰情况下系统误码率性能大大降低,为了保证系统正常工作,有必要研究窄带干扰抑制技术。由于人为的窄带干扰具有间歇性的特点,当接收信号中不含窄带干扰时,干扰抑制模块会对有用信号造成一定的损伤,且在一定程度上浪费资源,所以研究窄带干扰存在性的识别算法和构建自适应窄带干扰抑制系统也是十分必要的。　　首先论文根据包含窄带干扰的接收信号频谱的聚类特点,提出了一种基于K-Means聚类法求门限的窄带干扰抑制算法,并与自适应多门限法和双门限前向连续均值切除(Double Threshold Forward Consecutive Mean Excision,DT-FCME)算法进行了对比,实验结果表明该算法具有较好的误码率性能和较低的运算复杂度。　　其次为了解决传统干扰抑制算法运算复杂度较高的问题,根据接收信号频谱的平坦性信息,提出了一种基于差分求门限的窄带干扰抑制算法,仿真统计分析表明,该算法与传统干扰抑制算法相比在不降低系统误码率的条件下,大大降低了运算复杂度。　　最后为了减小干扰抑制模块对有用信号造成的损伤和从总体上降低系统复杂度,将干扰存在性识别技术和窄带干扰抑制技术结合起来构建了自适应窄带干扰抑制系统。统计分析表明,在含窄带干扰的情况下,自适应窄带干扰抑制系统的运算复杂度与非自适应抑制系统较为接近,在无干扰信号情况下,自适应窄带干扰抑制系统的运算复杂度低于非自适应窄带干扰抑制系统。仿真实验结果表明,自适应窄带干扰抑制系统的误码率性能在一定条件下优于非自适应窄带抑制系统的误码率性能。