通信技术的不断发展为变速跳频通信技术应用创造条件。变速跳频通信技术“跳速多变”的方式,使得通信对抗侦察面临新的挑战。对变速跳频信号的侦察技术主要包括对信号进行截获、检测与分选。与定速跳频信号相比,变速跳频信号的“双变”特点,使得侦察方难以对变速跳频信号进行分选。变速跳频通信技术的应用,对分选复杂环境中的通信信号提出了严峻的考验。为此,必须针对变速跳频信号特点,开展对其分选技术的研究,为之后提供确实可行的信号分选方法。本文利用盲源分离思想,主要围绕着定频信号、定速跳频信号与变速跳频信号构成的含噪混合信号进行分选技术研究。主要工作如下:（1）目标信号的构建在通信系统工作原理的基础上,在得到了定频信号、常规跳频信号与变速跳频信号数学模型之后,构建了混合目标信号模型,生成了目标数据。之后,对实际采集数据进行分析。（2）数据预处理针对混合信号中含有一定噪声、其他设备对目标信号存在干扰的问题,对混合信号进行一定的预处理。使用的预处理方法,包括去均值化、白化与信号源数目估计。在接收天线少于信号源数目的情况下,结合不受高阶累积量影响的变速跳频信号的特性,提出了4cum-GDE估计信号源数目的算法,提高了信号的源数目估计能力,并进行实验验证了4cum-GDE算法的有效性。（3）变速跳频信号分离基于分离是分选的核心,本文利用盲源分离对混合的信号,进行分离技术的研究,针对接收天线与信号源数目的关系（正定、欠定）,提出了相应的算法来解决变速跳频信号分离的问题。针对正定情况,对变速跳频信号进行了可分离性证明。在证明了变速跳频信号可以利用独立性进行分离的基础上,利用独立分量分析算法完成了对含有变速跳频信号的混合信号的分离。针对欠定情况,结合变速跳频信号的稀疏时频特性,并采用稀疏分量分析算法完成混合信号的分离。同时,通常需要将跳频信号的混合矩阵估计与跳频时刻估计和单跳信号提取结合起来,但是由于变速跳频信号的跳频速度的随机变化,很难估计其跳频时刻。针对上述问题,提出改进的“两步法”算法——首先提出“自适应噪声阈值特征值分解+密度峰值聚类”算法对变速跳频信号混合矩阵进行估计,然后提出正则化自适应匹配算法恢复源信号,并且通过实验验证了所提两种算法的有效性。（4）变速跳频信号分选针对分离得到的多帧信号,盲源分离算法无法判断不同时间段的分离信号是否来自于同一源信号,并且变速跳频信号“双变”的特点导致难以对其跳速进行估计来作为信号分选标准这一问题,提出基于稀疏贝叶斯DOA估计算法与帧重叠算法对不同接收时间段的变速跳频信号进行分选,完成从分离到分选的过渡,并且通过实验验证了分选算法的有效性。