随着航空交通的日益频繁,飞机的应答信号到达接收机时经常发生若干个信号交迭、混淆、异步干扰、二次环绕等问题。为了对飞机实现精准的定位和提取有用的信息,必须对混合信号分离。针对此问题,本文研究了几种分离混合信号的有效方法。首先研究了基于阵列天线模型的两个信号交迭的投影算法(Project Algorithm, PA),通过仿真可知,该算法复杂度低,分离效果好且稳定性高;其次针对PA算法的缺陷,对PA算法进行了扩展研究,得到扩展投影算法(Extended Project Algorithm, EPA),此算法的应用范围要远远超过PA分离算法;最后将盲源分离方法用于二次雷达混合信号分离,通过取合适的迭代次数和比照函数,使得混合的二次雷达信号得到了较好的分离。在已有算法的基础上,本文主要做了以下几个方面的工作:1.研究了基于阵列天线模型的两个信号交迭的投影算法(Project Algorithm,PA)。此算法是基于阵列天线模型对雷达信号进行处理,利用雷达混合信号在时域上呈现出的一些特点,运用SVD数学原理和MOORE - PENROSE广义逆矩阵等相关数学知识求到混合信号矩阵的分离矩阵,从而估计出源信号。2.研究了多个信号(信号个数≥3)交迭的情况下的扩展投影算法(Extended Project Algorithm,EPA)。此算法也是基于阵列天线模型对雷达信号进行处理。当源信号个数多于2个时,不能用PA算法来分离;当源信号的到达时间差很小时,也不能用PA算法来分离。EPA分离算法事先要对混合信号做预处理,然后对预处理后的信号进行逐个分离。3.研究了将盲源分离的方法用于雷达阵列接收信号的处理分离。盲源分离算法是近年信号处理和神经网络热点领域,但主要用于语音信号处理,而应用于雷达信号的不多见。本文研究了采用PCA方法对信号进行白化预处理的理论与方法,分析了ICA所用的比照函数,给出了若干比照函数的数学模型,总结了比照函数的选用原则等。研究表明,盲源分离方法可以用来分离雷达应答信号。