盲信号分离技术是信号处理中用于阵列处理和数据分析的一种新的技术，在源信号和混合过程未知的情况下，从混合信号中分离出源信号。盲信号分离技术可广泛应用于无线通讯、医学信号处理、图像处理以及雷达信号处理等多个应用领域，己成为信号处理领域的一个研究热点。本论文主要做了以下几个方面的研究工作：1．论文提出了修正K-均值聚类盲分离算法，仿真试验说明该方法不仅保留了原来K—均值算法盲分离速度快的特点，而且克服了常规K—均值据类算法盲分离算法精度低的不足。2．基于一种两步稀疏表示的方法，利用随机框架讨论欠定盲源分离的恢复能力。盲稀疏源信号分离算法一般假设源信号是充分稀疏的，本文讨论了在源信号不充分稀疏的情况下欠定盲源分离的恢复能力的概率估计，进一步刻画了源的稀疏性与恢复能力的关系，揭示了利用两步法处理盲源分离问题的有效性。