现代通信迅猛发展,在可靠传输的前提下,更低发射功率,更高数据速率和更高频谱效率等需求不断涌现,高阶调制和高效信道编码等先进的信号处理技术几乎成为了现代通信系统的必需。复杂多变的无线环境、不断降低的信号功率和逐渐减小的信号星座间欧氏距离,使得接收技术面临着更加严峻的挑战。研究低信噪比信号的可靠接收技术已愈发迫切。因此利用不同数据流或同一数据流不同处理层次间信息的关联性以获取处理增益的联合处理技术就凸显出更大优势,已成为了现代通信信号处理的一个重要发展方向。本文围绕通信信号联合处理中的若干关键问题展开研究,主要针对符号检测和同步参数估计联合处理问题、符号检测和信道估计联合处理问题、由上层协议引入的某一数据字段单个符号或多个符号满足一定概率约束关系下的参数估计问题进行了分析研究,论文的主要工作和创新点可以概括为以下几个方面:1、针对期望最大化(EM)算法的收敛性问题展开研究,从理论上分析了算法收敛速率与参数估计克拉美罗界(CRB)的关系,在此基础上提出基于EM的快速收敛参数估计算法,理论证明和仿真结果表明,该算法在未降低估计性能的同时有效提高了算法收敛速度。针对发送符号未知情况下的同步参数估计问题,从缺失数据的最大似然(ML)估计入手,在介绍了基于EM的同步参数估计算法的基础上,通过对EM算法收敛性进行分析,得出算法收敛速率与参数估计CRB的关系,即参数估计的CRB越低,EM算法收敛速率将越快。在此基础上提出修正符号先验概率的快速收敛参数估计算法,该算法在迭代中通过对未知数据后验信息的获取,逐步降低未知数据符号的不确定性,从而加快了算法收敛速率。并通过证明给出了修正之后能加速算法收敛的机理,即降低了缺失数据的熵。同时证明了修正后在加速收敛的同时不会影响算法估计性能。2、给出了基于EM和交替投影的两种符号检测与载波相位联合估计处理结构,对两种处理结构的性能进行了仿真和分析;针对基于EM的联合符号检测和相位估计算法的载波相位无偏估计范围较小导致检测性能降低的问题,提出一种自适应调整相位期望计算区间的改进算法。仿真表明,上述算法可有效提升联合检测性能。对于载波相位未知情况下的符号检测,提出了一种基于EM的联合符号检测和相位估计算法。该算法改变了传统最佳接收算法中先估计载波相位再进行符号检测的逐级处理方式,不需要明确的载波相位估计,直接通过EM算法获得未知符号的ML解。对于算法迭代中由于载波相位无偏估计范围导致的检测性能降低问题,利用迭代中载波相位估计的更新值,自适应对算法中的相位期望计算区间进行调整,从而提升了检测性能。进一步,针对传统最佳接收算法中将参数估计和符号检测分别进行最优化处理,以及全局联合最优解的问题进行研究,提出了一种基于交替投影的多参数全局联合处理算法。与传统最佳接收算法中先通过非数据辅助方法估计载波相位之后再进行符号检测相比,性能有明显提升,通过简单的迭代结构逼近联合最大似然解。3、针对衰落信道下的符号检测与信道参数联合估计问题,引入粒子滤波方法,提出了一种基于期望最大化-粒子滤波(EM-PF)的联合估计算法,将算法期望化过程中对信道参数的连续积分转化为有限取值空间的求和问题,在保证检测性能的同时,提高了算法计算效率。最佳接收中最佳信号检测的获得依赖于准确的信道参数估计,在频率选择性衰落信道环境中,设计了一种基于EM-PF的联合符号检测和信道估计的迭代接收机结构。在此基础上提出了一种基于EM-PF的联合符号检测和信道估计算法。算法中对于信道参数的连续变量积分问题,无法得到其积分结果的解析解,因此将粒子滤波算法用于解决连续变量的积分问题中,用信道参数的一系列重要采样值近似逼近整个信道取值空间,从而将积分问题转化为有限取值空间的求和问题。4、基于特定通信协议下的不同报文控制字段、不同报文间存在的隐性关联性,提出了一种基于EM算法的概率约束符号信息同步算法。进而将报文关联字段的联合概率约束关系建模为无意识编码规则,并以此为基础提出一种概率约束编码下基于因子图的参数估计算法。仿真结果表明,上述算法可有效改善低信噪比下估计性能。通信中特定通信协议下,不同报文控制字段之间存在着隐性关联性及冗余信息,将其建模为一种概率约束关系和无意识的编码规则,所提出的概率约束符号信息同步算法能够有效利用协议结构字段的先验冗余信息来辅助同步参数估计。进一步将协议中多个字段之间的联合概率约束关系建模为一种无意识的编码规则,利用因子图与和-积算法进行参数估计。由于有效利用了不同符号间和不同字段间的冗余信息,因此获得了低信噪比下估计性能的提升。