在现代信号处理中,调频信号是最具代表性的非平稳信号,按照信号形式可以分为线性调频(LFM)信号和非线性调频(NLFM)信号。其中LFM信号广泛应用于雷达、声纳、语音、生物信号处理中。时-频分析是处理这些非平稳信号的有力工具,本文主要围绕Wigner-Ville分布在调频信号处理中的应用展开研究。分别利用WVD和Radon-WVD方法对单分量LFM信号进行参数估计。针对WVD峰值检测方法在低信噪比情况下频率估计精度低的缺点,利用局部信号估计参数,外推频率校正改进WVD峰值估计方法,通过仿真实验验证本文改进算法在-6dB的信噪比情况下仍有着较高的估计精度,比原算法有了很大的提高。通过实验对比,Radon-WVD方法在-15dB的信噪比下仍有很高的估计精度,比WVD方法的信噪比门限更低。对于多分量LFM信号,利用Radon-WVD结合谱估计中的“CLEAN”思想,逐次检测并估计各个分量的参数。理论分析和仿真实验表明,结合“CLEAN”思想的Radon-WVD算法具有分离信号和抑制噪声的能力,而且抗干扰性强。给出了非线性调频信号参数估计的外推频率校正算法,和利用延时自相关对高阶调频信号降阶,进行参数估计的算法。仿真实验结果证明,本文算法可以有效的提高非线性调频信号的估计精度。针对雷达回波信号在低频段瞬时频率估计精度低的缺点,研究频率分辨率的基础上,将多速率处理的方法与WVD方法相结合,提出了一种频段划分方案,通过分段重采样以提高回波信号的频率估计精度。仿真实验以及实测数据验证,本文算法可以有效地提高低频段的瞬时频率估计精度。