近年来,目标特性分析与识别技术吸引了越来越多相关课题研究学者的注意。在取得一定成果的同时,多分量信号参数估计与分离技术课题仍然是一个亟待解决的难题。本文就此课题进行了研究。第一章对课题的研究背景及意义进行了介绍,同时对多分量信号的分离及参数估计研究现状进行了论述,对相关课题的文献研究及经典算法进行了整理和介绍。最后介绍了论文的结构安排。第二章首先对空间进动锥体的运动进行建模,并对理想散射点模型下,雷达的回波模型及其调制效应进行了分析。接着,本章对各向异性散射点模型下的雷达回波模型及其调制效应进行了分析。第三章提出了一种基于分数阶傅里叶变换和快速傅里叶变换的多分量线调频信号分离方法。此方法抗噪性能好,对于包含弱信号分量的信号也可以准确地完成分量信号的提取及参数估计。第四章对基于逆约旦变换和能量聚集度衡量因子的多分量正弦调频信号的分离算法进行了阐述和论证。逆约旦变换可以将标准正弦曲线变换为相应域中的一个点,达到能量聚集的目的。当逆约旦变换以最优变换角度处理信号时,信号在逆约旦变换域即可达到最佳的能量聚集效果,以此为基础即可估计得到信号参数。能量聚集度由本文介绍的能量聚集度衡量因子度量。第五章提出了一种基于奇异值分解和K-means聚类的多分量微动信号分离算法。此算法适合于处理正弦调频信号和线调频信号的叠加信号。当把信号按照一定的准则表示为Hankel矩阵的形式,并对其进行奇异值分解时,原信号被分解为一系列分解信号的简单线性叠加。把一个分量信号从原始信号中分离出去就是简单地用原信号减去该信号。完成此步之后,再利用K-means对分量信号进行重构。第六章对文章的主要工作和创新点进行了总结,并指出工作的不足和下一步的研究方向。