船载自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)被视为海上交通安全的基石。它能够实现船舶之间信息交流,用以保障海上交通安全、人民财产安全、航洋生态圈平衡等等。星载AIS作为远距离船舶通信的枢纽,意义十分重大。根据星载AIS混合信号分离与检测过程的实际出发,研究了单通道下随机突发同频混合信号的盲分离与检测问题。本文主要工作如下:(1)研究了经典的Viterbi算法,为指导盲分离过程和检测过程提供了重要的理论支持。Viterbi算法其实就是多步骤多选择模型的最优解问题。在每一步的选择都保存了前续所有步骤到当前步骤的可能。依次计算完所有步骤后,通过回溯的方法找到最优选择路径(总代价最大或者最小作为选择标准)。逐幸存路径处理(Per-Survivor Processing,PSP)是将基于数据辅助的未知参数估计嵌入到Viterbi算法中,来实现参数与序列的联合估计。这就能应用于参数未知的条件下,从接收信号中估计出原始信号的符号序列。检测过程参数条件更加优越,所以该原理也可使用。(2)提出了一种基于改进PSP的单通道AIS混合信号分离及检测联合估计算法。该算法打破传统PSP执行步骤,在盲分离符号转移过程中将幸存符号状态累积为检测过程的符号状态集合。这样就将盲分离和检测过程联合起来。联合估计算法打破了传统的信号处理方式,能够将接收到的混合信号处理后直接输出为原始信号的信息序列。(3)提出了一种基于PSP的AIS混合信号分离与检测联合估计方法。该方法针对AIS相对时延较大的特性,利用幅度极值检测法将混合信号分割为混叠段与未混叠段。对于混叠段先进行PSP盲分离,然后对分离后的序列进行PSP检测。而对于未混叠段直接进行PSP检测。最终根据AIS信号的特定帧格式将原始信号恢复拼接。仿真结果表明该方法能够较好的联合分离与检测两个过程且性能稳定,估计精度较高、复杂度低。(4)提出了一种基于双窗检测法的混合信号的混叠位置估计算法。该算法针对混合信号的混叠位置估计误差大、复杂度高的问题,提出了利用能量检测的方法来估计混叠位置。改进了用于检测突发信号突发位置的双滑动窗检测法。将原始的双能量检测窗扩增为四个能量检测窗,且改进了判决函数。该方法仅利用信号能量来估计混叠位置,降低了其他参数对该算法的影响。仿真结果表明,改进后的算法性能明显优于频率幅度检测法,且鲁棒性强、复杂度低,估计结果的量级接近克拉美罗界。