在电力线系统中，噪声被分类为背景噪声与脉冲噪声[4]。脉冲噪声的功率谱密度通常比背景噪声功率谱密度高10-15分贝，有时甚至高达50分贝[5]。因此，脉冲噪声成为造成信号衰减的最主要的因素。因此，提升PLC系统的可靠性需要削减系统中的脉冲噪声。

脉冲噪声在OFDM系统中的性能一直是国内外研究的热点。在OFDM系统中，脉冲噪声的能量分布在多个并行传输的OFDM子信道中，噪声的能量可以较好地被分散。然而，当脉冲噪声能量超过特定的阈值时，该优点就可能转换为缺点[6]。文献[7]提出了一种具有较强实用性的减弱脉冲噪声负作用的方法，该方法是在传统的OFDM解调器之前加入无记忆非线性削减器。文献[8]提出了脉冲噪声影响下的最佳信号检测方法，该方法在传统信号检测方法的基础上引入无记忆非线性削减方法。对非线性削减方法中的分段混合削减方法而言，此方法设定了和两个阈值，表示为。混合削减方法不仅对阈值敏感，对比例系数也极其敏感。然而，上述研究均将比例系数视为常数，这极大限制了分段混合削减方法的性能。在非线性脉冲噪声削减方法中，当信号与脉冲噪声幅度接近时，接收端无法辨认出脉冲噪声与有用信号，可能因判决错误而降低系统的性能。

近年来，一些新的脉冲噪声削减方法被提出。文献[9]提出了使用贝叶斯学习的方式来削减脉冲噪声。文献[10]提出了一种改进型迭代算法脉冲噪声削减方法。文献[11]提出了一种使用发送信号复制信号的脉冲噪声削减方法。然而这些方法存在算法复杂度较高、对OFDM系统要求较高以及实用性不足的问题。