跳频通信因其具有良好的抗截获、抗干扰能力,在军方跳频电台中得到广泛应用,这对于非协作通信而言,加大了通信第三方截获和破译跳频信号的难度。因此,研究适合跳频信号的参数盲估计方法具有重大的军事意义。跳频信号是一种典型的非平稳信号,时频分析方法是处理非平稳信号的得力工具,基于时频分析方法研究跳频信号一直是通信对抗领域研究的热点。已有的参考文献大多从发掘和改进新的时频分析算法的角度研究跳频信号参数盲估计的性能,但对于如何有效地利用时频分析算法估计跳频信号参数,即研究时频算法本身的参数如何影响估计的性能,这方面的研究文献很少。本文针对不同类型的跳频信号,应用现有的时频方法分析了时频分布参数对参数估计性能的影响,同时研究了适合不同类型跳频信号的参数估计方法。首先,在学习各种不同的时频分析算法(STFT、WVD、SPWVD、RSPWVD、WT等)的基础上,仿真分析了算法各自的特性。其中,重点研究了SPWVD时频域窗长对时频聚集性的影响,给出了基于熵测度的最优窗长,仿真验证了最优窗长比一般窗长具有更好的参数估计性能。分别对高、低速跳变的跳频信号,深入研究基于时频分析算法进行信号参数的估计,并用MATLAB仿真复现了已有的参数估计算法。其次,由于跳周期估计是整个参数估计算法的关键,论文针对两种不同的跳频序列,即相邻非重复跳频序列和相邻重复跳频序列,重点研究了基于峰值曲线和时频脊线的两大类跳周期估计算法,将不同的时频算法与跳周期估计方法相结合,仿真发现STFT与时频脊线相结合的跳周期估计方法对于这两种跳频序列均具有良好的估计性能。另外,针对不同复杂度的跳频序列,仿真研究了时频分析算法进行参数估计的性能,结果表明基于时频分析的跳频信号参数估计不受跳频序列复杂度的影响。最后,为了使参数估计更接近实际跳频电台信号的相关参数,研究了在低通和带通采样方式下,窄带跳频信号的参数盲估计算法,并综合给出了适合窄带跳频信号的参数估计策略。同时,还具体分析了采样频率对频率估计精度的影响,结果表明,并不是采样频率越高,频率估计的精度就越好。