参数估计的问题存在于许多应用领域，比如声呐、雷达、通信等众多领域，用于确定雷达和声呐的范围和位置。卫星通信作为信号传输的最重要的通信方式之一，由于其隐蔽性较差，容易受到不法组织和机构的干扰。卫星干扰源的定位问题已经成为当前卫星通信系统安全防护的一项新的研究课题。双星干扰源定位系统是利用被干扰卫星（主星）和辅助定位卫星（邻星）接收、转发的干扰信号，与到达卫星接收器所产生的时差和频差参数来确定目标源位置。目前，时差估计已经较为成熟，但是单纯利用时差参数进行定位具有不可忽略的弊端，因此本文研究的重点集中于参数估计的频差估计以及时差频差联合估计两个方面。文中针对不同的应用条件，设定不同的采样长度，不同的噪声环境及干扰特性，并以此作为仿真条件进行实验，验证所提出各种算法的估计性能。　　归纳起来，本文的主要工作和研究成果包括以下几个方面:　　(1)传统的频差估计算法由于引进了高阶累积量，计算复杂度很高，影响了频差参数估计的实时性要求。针对这一缺陷本文对传统方法进行改进，提出了基于四阶累积量的频差参数估计的快速算法，采用切片方法进行处理，并且引入矩阵论中极小范数解的理论求得矩阵方程的最优解，大大降低了计算复杂度。　　(2)由于卫星暴露于密集的电磁环境中，传感器所接收信号除了掺杂高斯噪声，也会受到其他干扰信号的影响。因此本文利用信号的循环平稳特性，进行信号选择，提取所关注干扰源信号的参数，同时利用循环相关函数的循环频率并不会因信号发生频移而改变这一特性，进一步结合互相关函数进行频差估计。这种方法抑制了高斯噪声以及其他干扰的影响，提高了频差参数估计的精确性。　　(3)互模糊函数是时差频差联合估计问题的主要处理工具。通过互模糊函数方法估计时差和频差参数，是通过寻找最优的时差和频差的估值以实现两路传感器信号之间的匹配，这是一个二维优化的问题。但是在信号为非平稳信号或者信噪比很低的情况下，难以实现参数的精确估计。基于这种情形，提出一种新的算法，即先利用小波对信号进行降噪处理，之后应用互模糊函数进行联合估计。