该文第一部分在分析传统的时域分选方法的基础上,提出一种等间隔序列分选方法,可较大地减少了直方图方法在复杂信号环境中判别信号周期的级数和复杂性,从而提高了分选"周期性信号"的速度.然而,面临日益增加的密集、复杂的信号环境,只靠时域、频域、空域进行信号分选,已远远不能适应日益严峻的电子战环境.必须利用信号的细微特征一起来进行分选.信号的细微特征是对信号物理特征更深刻、更细致的数学描述,使用这些细微特征可以使侦察系统在密集、复杂的信号环境下分选信号,高可信度的识别辐射源的属性.并且,信号的细微特征渗透于时域、频域、空域、调制域之中,包含广泛而又丰富的内容,既表现在信号本身的细微差异,又表现在信号总体的特征和变化.脉内的细微特征随不同调制的辐射源和发射装备表现出千差万别.在线性调频信号(LFM)应用十广泛且具有代表性.该文在第二部分讨论和研究了LFM信号的最有力的理论分析工具,并在此基础上提出基于Wigner-hough(WHT)变换的多分量LFM信号的参数估计与信号分离算法.该算法实验证明,可精确地估计多分量LFM信号的各个单LFM的参数并分离.