多频正弦信号参数估计已广泛应用于雷达探测、智能天线、桥梁振动检测以及电子通信技术等众多领域。而在自然界,信号在获取及传输过程中不可避免的含有噪声,因此,在混有噪声背景下,提取多频正弦信号的参数具有重要的理论意义及实际应用价值。本文对DFT算法、ML法、SVD法、MUSIC算法以及经典Prony算法的理论进行深入研究,并通过仿真实验比较算法的估计性能。在对以上算法进行充分总结的基础之上,针对多正弦信号在混有噪声时,其参数估计精度不足的问题,本文提出了基于MUSIC算法及经典Prony算法的改进算法。本文的主要研究工作如下:给出了基于MUSIC算法的改进参数估计算法。该算法通过对峰值处的频率进行迭代,得到精度更高的频率值。同时,根据最优化理论及最小二乘法,对幅值及相位进行估计。仿真结果表明,该算法有效地避免了在混有噪声时,将强度稍弱的伪峰作为频率估计值的可能性,提高了频率的估计精度,且得到有效的幅值及相位估计值。给出了一种新的多正弦信号频率估计的改进Prony算法。基于经典Prony算法,该算法构造出一组新的序列,然后建立一种新的Prony多项式,最后得到高精度的多正弦信号频率估计算法。仿真结果证明,改进的Prony算法估计性能稳定,且在低信噪比时对信号的频率仍有较高的估计精度。基于改进的Prony算法,给出了一种新的多正弦信号幅值及相位估计算法。该算法通过多正弦信号在时域中的等量关系,利用改进Prony算法得到的频率值,求得多正弦信号幅值及相位估计值。仿真实验表明,该算法在中高信噪比条件下估计效果较好。