α-稳定分布作为非高斯脉冲噪声的数学模型，已经成为信号处理领域的热点研究课题。本文主要研究α-稳定噪声中的自适应滤波方法，主要工作可概括如下： 1．本文首先介绍了有关非高斯α-稳定分布的研究意义及有关定义、性质、定理等基本理论，讨论了在α-稳定假设下使用最小离差误差估计准则，即等价于最小L_p范数估计。 2．系统总结了FIR系统辨识问题的自适应处理方法，并在系统输出为α-稳定噪声的假设下，基于最小L_p范数估计方法，给出了FIR系统参数辩识的两种自适应算法。仿真结果表明了所给算法性能的提高。 3．考虑到系统输入和输出均含有α-稳定噪声的情况，本文在最小L_p范数估计和总体最小二乘估计的基础上给出了一种新的总体最小L_p范数估计方法思想，并研究了此估计方法的几何意义。在FIR线性系统的自适应系统辩识中的应用中，给出了一种总体最小平均L_p范数自适应算法，并与最小平均L_p范数自适应算法作了比较。