瞬时频率可以反应信号在某一时刻的频率变化趋势,是时频分析不可缺少的一部分,它对于非平稳信号的分析与研究具有十分重要的意义。随着研究的深入,人们发现,实际应用中所遇到的信号往往并非单分量信号,而是更加复杂的多分量信号。在时频面上,这些分量也并不一定相互独立,而是可能出现重叠的。这些情况极有可能造成瞬时频率估计精度降低或者检测错误等问题。如何对多分量信号进行瞬时频率估计、如何处理时频面上出现重叠的信号、如何对多分量信号进行分离等问题,一直是学者们研究的热点。本文以Viterbi算法及其改进算法为基础,对多分量信号的瞬时频率估计问题进行了研究。本文的主要工作包括:1.阐述了瞬时频率概念的提出与发展,并对一些经典的瞬时频率估计方法进行了较为详细的描述,说明了各个方法的适用范围及局限性。2.具体介绍了多种常用的时频分析方法,包括定义、特性及其变形;并对多分量信号进行时频变换,通过仿真结果分析了各个方法的性能及优缺点。3.详细描述了 Viterbi算法(VA)及其改进算法(IVA),从定义的角度研究了 IVA在时频重叠处稳健性不足的原因,并进行仿真分析。结合航迹关联的思想,提出了一种基于Viterbi算法的新的改进算法,该方法通过对当前时刻进行多点多步预测来建立新的惩罚函数。实验结果表明,这种方法不但可以对分量信号进行瞬时频率估计和分离,更克服了之前算法在时频重叠处稳健性不足的缺点。4.从三维时频图的角度研究了信号的能量分布规律,并对前述算法在时频重叠点处发生瞬时频率跳变的问题,进行了原因分析。从时频能量的角度出发,提出了针对该问题的改进方法。该方法通过某信号分量在时频重叠点周围的能量信息估算其在该点的能量,在进行已知瞬时频率轨迹移除时,尽可能保留了剩余分量的能量信息。实验结果表明,这种方法可以防止时频能量出现中断,有效避免了时频重叠点处瞬时频率轨迹的跳变。5.对各个算法进行对比分析,仿真结果表明,本文算法相较于VA与IVA,在处理多分量信号瞬时频率估计的问题上更具稳健性,此外,在相同噪声环境下,本文算法的精确度更高、抗噪性更强。