噪声背景中多项式相位信号的时频分析和参数估计是雷达、声纳、通信、生物医学、地震信号分析等领域需要解决的共性问题。基于单分量和高信噪比前提下的多项式相位信号时频分析和参数估计已有较为完善的理论,但这种前提不符合实际应用遇到的多分量、低信噪比和非高斯噪声环境,并且传统分析方法不能有效处理这种复杂环境中的多项式相位信号,因此这方面的研究也就成为目前国际上非平稳信号分析研究的前沿热点。本文针对这一问题开展了如下工作:1.提出了基于乘积性模糊函数的自适应时频分布,并给出了两种针对线性调频信号的自适应核函数设计方法,包括基于Radon-PAF滤波和基于PAF时变滤波的方法,使得该时频分布能够在增强时频聚集性的同时抑制交叉项。针对多分量强弱信号,引入基于逐次减小误差的迭代算法,导出了能够减小强弱信号相互影响的核函数设计方法,从而有效抑制误差传播和残余信号。2.分析了时间-调频斜率分布的噪声分布特性;提出了基于M估计和L估计的时间-调频斜率稳健分布,分析了时间-调频斜率稳健分布的性能。3.结合分数阶自相关和分数阶傅立叶变换,将传统二维极值搜索转变为一维极值搜索,推出了线性调频信号参数估计快速算法。4.研究并证实了三次相位函数用于多分量多项式相位信号参数估计的局限性;提出采用乘积性三次相位增强信号自项和弱化交叉项,解决了三次相位函数在多分量信号参数估计的缺陷,能够在低信噪比条件下实现多分量线性调频信号的参数估计。5.提出了广义三次相位函数,推出了基于广义三次相位函数的二次调频信号参数估计方法,通过一阶扰动分析导出了广义三次相位函数的理论性能。