多年以来，短波通信因其具有以较低的功率实现远距离无线电信息传输的特点，成为通信领域中不可缺少的一门重要技术，广泛地应用在军事通信、气象预报、商业、外交等场合。短波信号侦察是现代情报信息的收集与获取的重要手段。随着自适应通信、扩频通信、突发通信等现代电子信息技术的发展及其在短波通信中的广泛应用，使得窄带侦察面临巨大挑战。为了适应短波通信的新变化，宽带侦察必将成为短波信号侦察的发展趋势。目前短波宽带侦察还主要采用人工监视，即业务员通过观察宽带时频显示进行信号侦察。由于短波通信中的低截获概率信号具有很强的隐蔽性以及短波信道传播特性的影响，使得人工监视已不能满足对高速、宽带、时短、突发等信号的侦察，需要研究开发信号的自动分选与检测技术。本文研究的内容建立在宽带接收的基础上，通过对宽带信号进行时频域分析，深入研究了信号的时频域特征，提出了相应的算法，实现了复杂环境下的短波宽带信号的自动分选和检测。主要工作概括如下：1．对时频分析工具的选择以及信号检测和处理的理论基础进行了详细的推导，使得用建立在时频分析基础上的信号检测与处理来替代建立在滤波器组实现数字信道化后的信号检测和处理获得了坚实的理论支持。2．对于在时频分析基础上宽带频谱中噪声基底的估计，针对不同的需要提出了四种算法：去强留弱法、对数统计法、频移均值法和时频均值法。上述方法都具有很强的适应性和稳健性，并能在进行噪声基底估计的同时检测出天电干扰。3．对于信号分选和合并，在去除宽带噪声和雾态噪声的基础上，针对信号在时频聚集域上的分布特点，本文提出了两种处理方法：舍头去尾法、去除包络法。这两种方法均能在增强了信号的同时提高识别粘合信号的能力。4．为了解决跳频设备已经大量装备而对跳频信号的侦察识别仍然困难的问题，本文提出了两种跳频信号识别方法：最大相关处理法和时间相关统计法。上述两种识别方法的使用，在跳频信号的侦察识别上效果非常明显。5．为了及时掌握对方的通信频率以及获取通信内容，必须要快速检测识别对方的ALE信号，本文提出了利用信号分选的结果，对分选出DDC处理，然后进行ALE信号检测识别。该检测方法与传统的窄带搜索检测相比，由于只对有信号的频点进行检测识别，因此检测识别速度优于常规窄带检测。