通信现代化是社会文明与进步的重要的推动力量之一。直接序列扩频(DSSS, Direct Sequence Spread Spectrum)通信(简称直扩通信)作为扩频通信的一种方式目前正广泛应用于国防军事通信和民用移动通信方面。直扩通信以其所具有抗干扰能力和有助于解决频率资源紧张的优势而受到人们青睐。理论上直扩通信系统具有较强的抗干扰性能,但在实际工程应用过程中的种种限制使其抗干扰的能力下降,而高功率的窄带干扰却很容易使直扩系统的通信性能严重恶化。因此,研究使用信号处理的手段来提高直扩系统的窄带干扰抑制能力具有十分重要的意义。本文首先介绍了扩频通信中窄带干扰抑制的研究背景及意义,总结分析了各种窄带干扰抑制的技术和方法,并对国内外的研究现状进行了概述。然后在研读了大量相关文献的基础上,以直接序列扩频通信系统作为研究对象,研究了三种窄带干扰抑制算法,并进行了相应的仿真。论文最后进行了工作总结,并展望了下一步的研究工作。论文完成的主要工作如下：(1)基于小波包变换的自适应特征阈值的窄带干扰抑制算法的研究从小波及小波包变换的理论基础知识入手,着重分析了基于小波包变换的直扩通信系统中窄带干扰的抑制算法。在此基础上对算法进行了改进,提出利用自适应特征阈值来抑制窄带干扰。通过仿真结果发现,相比传统的固定阈值算法,自适应特征阈值算法在干扰抑制能力和鲁棒性上都有所提高。(2)基于矩阵奇异值分解的干扰估计与对消算法的研究通过研究发现,对直扩接收信号的数据观测空间进行奇异值分解,可以获得由干扰信号组成的干扰子空间和由直扩信号和背景噪声构成的噪声子空间,且两个子空间是相互正交的。因此可以通过干扰子空间估计出干扰信号并进行对消,抑制掉窄带干扰。经过仿真发现,基于奇异值分解的干扰估计算法对干扰的估计比较准确,使得干扰的对消效果相当不错。同时该算法对有用信号几乎没有损耗,对干扰的变化也不敏感,鲁棒性好。(3)基于传播算子的干扰估计与对消算法的研究与基于奇异值分解算法一样,基于传播算子的干扰估计,也属于一种子空间分解的算法。但是基于传播算子的干扰估计算法,在时间复杂度上相对奇异值分解法有较大的优势。不过基于传播算子的估计算法对单音干扰的估计较好,而对双音及多音窄带干扰的估计不理想。综上所述,本论文从干扰剔除和对消两个角度出发,对已有干扰剔除算法进行了改进；同时提出利用子空间分解理论来进行干扰估计,然后进行对消。提高了直扩通信系统的窄带干扰抑制能力,改善了系统的通信性能,增强了系统抗干扰的鲁棒性,具有一定的实际应用价值。