信号的同步参数估计问题，在移动通信领域有着广泛的应用，同时在卫星通信和测控技术等方面也有着极为重要的价值。参数估计的准确度直接影响到信号检测和分离的性能。本文主要针对加性高斯白噪声(Additive White Gaussian Noise,AWGN)信道下星载AIS(Automatic Identification System, AIS)信号的参数估计进行研究，通过自相关运算，最大似然运算和离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform, DFT)等思想提高了信号参数估计的性能。提出了一种基于差分自相关的星载AIS信号频偏估计算法。该算法通过对信号高阶处理，消除了基带信号中的码元调制信息，并利用差分自相关运算，得到频偏估计值，同时给出平滑函数提高了频偏估计的性能。仿真实验结果表明，与之前已有算法相比该算法精度有所提高，且运算量明显减小。提出了基于自相关和DFT的同步参数估计算法。该算法在获得频偏主值和扩展部分的基础上，通过数据拟合对频偏估计值进行校正，提高了频偏估计的精度，并在此基础上利用最大似然估计获得时延估计值和其他参数估计值。仿真结果表明，该算法具有较高的估计精度和较大的频偏估计范围。在信噪比Eb/N01dB时，估计误差小于10Hz，频偏估计范围达到-4800Hz~4800Hz，性能满足星载AIS接收机的要求。提出了基于定时频偏联合估计和同步参数精细估计的信号串行分离算法。该算法在信号参数估计的基础上，对混合信号中的强信号进行检测，对检测后的码元重新进行调制，同时根据估计到的信号参数，构造出尽可能接近原信号的调制信号，并从混合信号中消去该路信号，从而实现混合信号的分离。从参数估计和信号分离的仿真结果可以看出，该算法具有较好的分离性能。