在复杂的现代电子通信环境中,如何快速准确地对通信和雷达的混合信号进行处理成为通信侦察领域的难题之一。盲源分离技术由于能很好地解决在复杂信号环境中对信号的识别和分离,近几年来在各个领域得到广泛的研究。但若要成功的实现盲信号的分离和提取,必须先准确地估计出混合信号中源信号的数目。目前信源数目估计较多地应用于阵列信号处理。在盲信号处理中,由于混合矩阵不具有特定的阵列流型而导致估计难度的增加。因为信源数目估计是盲分离信号的关键环节,估计性能直接影响盲分离系统的性能指标,所以对盲信号信源数目估计的研究就具有迫切性和重要意义。本文研究的主要内容是在盲信号分离背景下通信和雷达混合信号数目估计的问题,文章的核心工作和创新点主要体现在以下几个方面:1.总结了盲信号处理和信源数目估计的发展历程和研究现状,详细介绍了几种经典的信源估计准则,并在盲信号混合环境下对其性能进行了分析对比。2.在宽带信号模型下结合多级维纳滤波器技术处理盲信号信源数目估计问题,仿真验证了该算法对混合信号源数目的良好估计性能。3.对基于特征分解的信源估计算法进行了深入的分析,针对噪声对自相关矩阵特征值的影响,研究了基于特征值修正技术以改进超定混合环境下各类算法在小信噪比下的性能。4.通过对高阶累积量的阵列扩展特性的借鉴,深入研究了基于四阶累积量的通道扩展技术,仿真实现了应用通道扩展技术的信源数目估计算法在欠定混合条件下对信号源数目的检测,并通过结合特征值修正技术对算法进行改进,提升算法检测性能。最后总结了本文的工作,并为下一步的研究提出了个人的见解。