在现代战争中，电子侦察系统面临着复杂、多变的电磁环境。空中信号越来越密集，频带越来越拥挤，加之侦察装备多采用单天线接收，导致接收机接收到的常常是时域、频域和空域多维度重叠的信号。在此种情况下，对其信息的提取及信号的分析变得十分复杂。同时在信号多维度重叠情况下，常规的频域滤波、空域滤波等信号分离技术失效。在信号分离方面，上世纪九十年代，兴起了一种以独立分量分析等理论为基础的信号分离技术，称之为盲分离技术。然而由于要利用一路数据恢复出多个源信号，在数学上这是一个严重的病态问题。如果能结合信号本身特性，对时频混叠信号实现时域高拟合度建模，将极大地有利于对信号的分析与分离。本文针对单天线接收条件下的时频混叠信号进行了时域建模算法研究。主要工作内容概括如下：（1）分析了余弦基、沃尔什基和哈尔小波基三种基函数。通过离散余弦变换、沃尔什变换以及哈尔变换得到了时频混叠通信信号在上述基函数下的展开系数，并分析了基展开建模在盲分离中的应用。（2）研究了基于数据拟合的混合通信信号建模算法。通过求解时频混叠信号的自相似建立了自回归模型正则方程，并利用Levinson-Durbin迭代算法得到自回归模型系数。然后通过基于信息论的模型定阶准则确定了模型的最优阶数，同时将该定阶准则推广至自回归模型与自回归滑动平均模型。（3）由于滑动平均模型正则方程具有非线性，为此将滑动平均模型采用高阶自回归模型近似。自回归滑动平均模型可以看作自回归与滑动平均模型的级联。因此在建立自回归模型后，上述两种模型系数易得。（4）研究了基于信号分解及不同载波的多通道建模算法。通过小波包分解将单路混合信号分解为多路数据，对其应用独立分量分析提取独立子波函数。利用独立子波函数对接收信号维数进行扩展。结合信号分解思想，采用经验模态分解将混合信号分解为多路数据实现多通道建模。然后利用源信号不同载波，将单路混合信号虚拟为多路观测数据，建立了多通道模型。最后通过超定和正定模式下的盲分离算法实现对信号分离。