与常规通信方式比较,跳频通信具有优良的抗干扰、抗截获性能,因而在军事和民用通信领域被广泛应用。随着军事对抗与认识无线电技术的发展,对跳频通信信号的非合作接收、提取与分析等研究成为了目前的研究重点之一,所以设计性能较好的跳频侦察分析算法具有重要的研究意义。不仅如此,随着通信技术的快速发展,无论是民用还是军事的通信环境都变得越来越复杂,接收到的信号通常还包括干扰和噪声等不相关的信号,所以怎样提取出纯净的跳频信号对于跳频信号的分析具有重要意义。因此,本文基于单天线接收,研究了干扰环境下单个或者多个跳频信号的去噪、提取和参数估计方法,具体工作如下。首先,本文分析研究了现有时频分析方法的性能,通过引入基于信息熵的定量的衡量指标,对比分析了不同方法的特点,为后面跳频信号的提取与参数估计提供设计依据。其次,应用选定的时频分析方式,研究复杂环境下跳频信号的预处理技术,包括去除时频图中的噪声和干扰,从而实现跳频信号的提取。在分析现有能量门限去噪和直方图去噪方法的基础上,设计了一种改进的低复杂度去噪方法,这种方式实现复杂度低,性能损失不大。对于去噪后的时频图,在分析现有的时频对消去干扰和形态学去干扰的基础上,设计了一种基于连通域标记的去干扰算法,其跳频信号的提取性能更好,而且不会对跳频信号的能量造成损失。最后,研究了跳频信号的参数估计。针对单个信号时频脊线在低信噪比时会出现很多的异变点的问题,研究设计了一种应用形态学滤波的时频脊线平滑方法,从而提高了基于时频脊线的参数估计性能。然后分析了二维二次差分估计跳频参数算法,针对其所需样本数太大,实际应用不强等缺点,提出了基于连通域重心的跳频信号参数估计方法,仿真结果显示该算法在低信噪比性能有很大提高。针对多用户跳频信号的参数估计,采用基于连通域面积算法进行分选,然后再做基于连通域重心的跳频信号参数估计,并仿真验证该方法的有效性。