多正弦信号参数估计广泛应用在电子通信技术、地震检测及生物医学工程检测等众多领域。受到噪声的影响,实际接收到的信号与源信号有所不同,因此,去除信号中的噪声,准确的估计出信号的参数具有重要的理论和应用价值。本文详细分析了广义Prony算法、经典Prony算法以及经典矩阵束算法的参数估计原理,并通过数值实验分析了相应算法的参数估计性能。实验结果表明,上述经典算法的估计精度容易受到噪声的影响。因此,针对噪声背景下经典算法在估计多正弦信号参数时精度不足的问题,本文提出了改进的矩阵束算法和基于时域累积的Prony算法。本文的研究工作如下:(1)本文提出了一种改进的矩阵束算法。该算法在矩阵元素的排列冗余度保持不变的基础上,对每一个元素的取值做了累积采样处理,将累积采样形成的新序列值作为矩阵的元素,相比经典矩阵束算法,在理论上实现了双重抗噪性能,进而能更加准确的估计出多正弦信号的频率。根据估计出的频率值,通过最小二乘原理和参数之间的关系转换,得出振幅和相位的估计值。同时,本文对改进前后的矩阵束算法进行了实验对比。仿真结果表明,相比经典矩阵束算法,改进的矩阵束算法参数估计精度有所提高。(2)提出了多正弦信号频率估计的时域累积Prony算法。通过建立一种新的等量关系,构造了不同的Prony多项式,并且推导出求解该多项式系数的线性方程组,进而得出精度较高的频率估计算法。同时,本文对提出的算法与经典算法进行了实验对比。仿真结果表明,提出的算法抗噪能力有所增强,估计精度有所提高。(3)提出了一种改进的振幅相位估计算法。该算法在时域累积Prony算法的基础上,根据建立的累积关系和参数之间的关系,得到了改进的振幅相位估计表达式。本文通过仿真实验,对改进前后的振幅相位估计算法进行了对比。实验结果表明,相比经典的振幅相位估计算法,改进的算法在估计含噪声的多正弦信号振幅相位时,精度有所提高。