多项式相位信号是雷达、声呐、电子对抗等领域常见的信号，是雷达远距离实现高分辨率的一种重要信号，且在通信，生物医学，地震等领域有广泛应用，因而，多项式相位信号处理是当前信号处理的热点问题之一。　　 基于单分量和高信噪比前提下的多项式相位信号参数估计已有较为完善的理论，但这种前提不符合实际应用中遇到的多分量、低信噪比和非高斯噪声环境的情形，因此这方面的研究也就成为目前国际上非平稳信号分析研究的前沿热点之一。针对这一情况，本文在高斯噪声情况下，对单分量和多分量多项式相位信号开展了如下工作：　　 第一章，扼要地介绍了多项式相位信号研究领域的概况，然后介绍了多项式相位信号的研究现状，指出的多项式相位信号处理目前可以改进的方面，并阐述了本文的主要工作。　　 第二章，介绍了单分量和多分量多项式相位信号的极大似然估计理论，并给出了一般的估计过程，同时给出了各相位参数的Cramer-Rao(C-R)下界的统计性质，在此过程中介绍了RWBS的优化算法，最后模拟实验验证了极大似然估计具有优良的性质。　　 第三章，介绍了基于高阶模糊函数的多项式相位信号估计。首先系统地介绍了单分量多项式信号在无噪声和有噪声情况下估计的原理和方法，其次在多分量的情形详细介绍了多时延高阶瞬时矩的定义和性质，以及多分量多项式相位信号的参数估计方法。最后分别做了模拟实验，从而印证了基于高阶模糊函数的具有较高的门限效应和误差传递效应；在基于前面的高阶模糊函数的具有较高的门限效应和误差传递效应和极大似然估计的基础上，提出了基于高阶模糊函数的极大似然估计方法，最后通过模拟实验验证了此种方法的有效性。　　 第四章，本章先介绍了贝叶斯估计的基本理论，以及贝叶斯估计中非常重要且应用广泛的蒙特卡洛马尔科夫链方法(Monte Carlo Markov Chain，MCMC)，将MCMC方法运用于多项式相位信号参数估计；接着对单分量和多分量的情形进行了算法推导，并分别做了模拟实验。　　 第五章，总结本文的工作和创新点，同时对进一步的研究进行了展望。　　 其中，主要工作集中在：　　 1.在对单分量和多分量的多项式相位信号极大似然估计与基于高阶模糊函数的方法做了实验基础上，分别得出了其优点和不足，将两者相结合，提出了基于高阶模糊函数的极大似然估计，在一定程度上做了改进，最后做了仿真实验。　　 2.在介绍MCMC方法在单分量多项式相位信号估计方面应用的同时，将此方法方法在两分量情形做了推广，是对多分量多项式相位信号参数估计的一种尝试。