跳频(Frequence Hopping,FH)通信作为扩频通信系统中常见的一种扩频手段,具有许多优点,例如低截获概率、优秀的保密性及抗干扰性等,它在军事通信中的通信侦察和抗干扰领域得到了广泛应用,此外,在民用通信系统中也占有一席之地。因此,对跳频信号的检测和参数估计技术方面的深入研究就显得十分重要。本文的主要内容包括跳频信号时频分析以及跳频信号参数估计,重点研究了基于扩展B分布修正(Extended Modified B-distribution,EMBD)算法的跳频信号时频分析方法和利用时频矩的跳频参数估计算法以及各自的改进。首先,本文介绍了跳频信号的产生机理并给出了数学模型,简要说明了跳频通信的技术指标和后续要估计的跳频参数;从线性和双线性两方面研究了常用的时频分析技术,并通过仿真比较了不同算法的分析性能,总结了优缺点;此外,本文研究了两种基本的跳频参数估计算法。其次,本文重点研究了一种基于EMBD的新型时频分析方法。该算法在去除交叉项干扰方面效果显著,先将信号映射到模糊域中,利用选取的多普勒-延迟核函数进行二维低通滤波处理,之后通过两次傅里叶变换就可以得到时频域的已处理信号。与经典的时频分析方法相比,在同样的信噪比条件下,基于EMBD的时频分析算法抑制噪声的能力更强,时频图更“清晰”,估计跳时刻、跳频周期的准确性更高。但是,该算法实时性不高,针对这一局限性,本文对算法涉及的核函数做出了改进,用高斯窗替代了双曲窗。仿真结果表明,改进后的算法在高信噪比条件下的时频分析效果接近改进前的算法,且运行时间更短,估计跳时刻、跳频周期的相对误差均更小。最后,为了进一步地提高跳频参数估计的准确性,从时频图修正方面着手,研究了基于自适应门限的能量检测算法。该算法的门限由时频矩阵各段数据的能量分布来确定,根据短时能量和门限的大小关系来划分信号段和噪声段,将噪声段对应的时频数据置零,从而修正时频图。同时,本文对时频矩法做出了改进,选定阈值对时频矩进行处理之后,抑制了噪声的影响,从而提升了该算法估计跳频参数的准确性。之后将时频图修正算法与改进的时频矩法结合,进一步降低了参数估计误差,并利用MATLAB仿真证明了两种算法结合的可行性。