短波通信是中远距离通信的主要技术手段之一,广泛应用于多样的通信场景中。越发多变的信道环境和复杂的通信系统对信道质量的检测和分析也提出了更高的要求。如何更加智能、准确对信道参数进行估计,是实现自适应通信系统发展要求的关键问题。本文针对当前短波信道参数估计领域“重应用、少更新”的问题,从多角度全面分析和探讨了短波信道的参数估计问题,主要研究了以下几个方面的内容:针对短波信道复杂的时变问题,本文对电离层特性和短波传播特性进行了分析,并根据Watterson短波信道模型构建方法,搭建了短波模拟信道平台。基于平台仿真分析了多径效应、多普勒频移、多普勒扩展和噪声等因素对短波信道的影响。对基于相关检测法的信道参数估计方法进行了研究。首先,在介绍伪随机序列特性的基础上,对m序列及其特性进行了重点介绍。其次,利用m探测序列进行了信道多径延时和多普勒扩展相关检测估计的实验。仿真结果证明了该算法对多径延时估计的有效性。再次,针对算法对多普勒扩展效果差的问题,提出了一种基于动态阈值的改进算法。改进算法可根据噪声分布,选取合适阈值完成多普勒扩展估计。最后,仿真结果表明改进算法的抗噪声能力得到了显著增强。对基于chirp信号短波探测的信道参数估计方法进行了研究。首先,对chirp信号及其分数阶傅里叶变换域的特性进行了介绍。其次,基于chirp信号短波探测的算法基础,进行了短波信号的多径数目、延时和多普勒频移估计的仿真实验。再次,介绍了神经网络回归模型,综合了分数域探测方法的多径延时估计优势和神经网络学习能力强但计算代价高两方面因素,提出了一种结合神经网络模型的信道参数联合估计方法。在保留原分数域延时估计优势的同时,提高了多普勒频移的估计精度。