超宽带(Ultra Wideband UWB，UWB)信号传输中受干扰和衰落的影响会产生失真，通常可以在接收端对这些失真进行补偿，前提是必须知道系统的信道信息，因此，对于UWB系统来说信道估计是确保通信性能好坏的关键技术之一。本文研究的重点是单载波频域均衡超宽带（Single Carrier Frequency Domain Equalization Ultra-wideband， SC-FDE UWB）系统下的鲁棒信道估计算法。SC-FDE UWB系统由于与传统窄带系统共用频带，常常受到强的窄带干扰，所以在对SC-FDE UWB系统进行信道估计时必须考虑窄带干扰对估计结果的影响。鲁棒信道估计对窄带干扰不敏感，不管系统中是否存在窄带干扰都可以得到较好的信道估计结果。当系统受到离散窄带干扰的时候，可以将干扰看作是一个奇异点，针对此本文提出了小波模极大值动态阈值鲁棒信道估计算法，首先根据小波变换与奇异值点的关系，用小波模极大值算法来确定奇异点的位置，然后通过动态阈值和相应的插值算法恢复出原始数据。当系统受到连续窄带干扰的时候，根据变换域窄带干扰抑制原理，本文提出了快速动态双门限鲁棒信道估计算法，首先将频域的信号进行分段处理，用分段后的频谱动态估计系统的高低门限以确定干扰的位置，然后用基于最小二乘拟合求压缩比的算法恢复原始数据。实验仿真结果表明小波模极大值动态阈值鲁棒信道估计算法对系统中的离散窄带干扰的检测概率比传统算法明显要好很多且误判概率较低。在估计性能的比较中，传统估计算法的均方误差比LS信道估计有所降低，但不十分明显，主要是阈值选择不够精确。而小波模极大值动态阈值信道估计的阈值根据每次的具体接收机数据实时调整，对快变信道具有较好的适应性，从而使均方误差得到了明显改善，准确度大幅提高。从快速动态双门限鲁棒信道估计算法的实验仿真中可以看出分段算法使得系统的迭代次数明显减少，当数据流量比较大时，大大的节约了算法的运算时间降低了系统的复杂度。传统算法对高低门限的确定不够灵活，本文采用的动态算法可以灵活的根据每次不同的接收数据确定相应的门限值，更加接近实际，准确度更高。虽然传统置零算法在恢复信道数据上比较简单，但是准确度不够高，本文采用的拟合压缩比算法取得了较好的效果。