近年来,宽带时变干扰越来越多的出现在各种场合,关于宽带调频信号干扰的研究越来越多。其中,调频干扰是一类常见的时变干扰,它包括线性(如LFM)时频结构和非线性(如SFM)时频结构两类。目前,国内外已有一些关于时频分布的宽带干扰的识别技术。相对于窄带而言,宽带时变干扰的处理更加的复杂和困难。而且,对于那些具有非线性时频结构特征的干扰,现有的时频分析等非参数模型方法往往无法识别。我们已经熟知白噪声中的正弦信号是可以通过AR模型建模表示,最近的研究表明,白噪声中的调频信号也是可以通过参数模型表示。因为调频干扰的频率是时变的,TVAR模型的参数也是随时间变化的,这样就能够跟踪得上时变的频率。本文针对DSSS系统中可能出现的线性和非线性的调频干扰,建立了TVAR模型。本文还给出了关于TVAR模型参数求解的迭代算法。论文重点探讨了TVAR模型阶数的选择,基函数和基函数维数选择的问题,选取了三个典型的调频干扰——单分量线性调频干扰,单分量非线性调频干扰和两个分量的线性调频干扰进行仿真建模研究,并得到实用性的结论。本文的另外一个讨论的重点是TVAR建模方法使用的前提条件和TVAR模型的缺陷。研究表明TVAR模型能够以较小的计算复杂性同时定位线性和非线性的调频信号,调频信号一旦被定位后,就可以结合各种干扰抑制算法来进行干扰抑制了,论文还给出了两种基于TVAR建模的干扰抑制算法。