在现实生活中,由于受到系统复杂度、成本的影响,仅利用一个传感器接收观测信号的现象非常普遍,这种从一个传感器接收到的多混叠观测信号中分离、恢复出有用信号的技术,就是典型的单通道盲信号分离(SCBSS),是当前信号处理的研究热点之一。由于单通道盲信号分离问题中只有一个观测信号的特殊性,原有的很多盲分离方法在解决此问题时受到限制,为此,采用基于匹配跟踪(Marching Pursuit,MP)的稀疏分解方法来解决单通道盲信号分离问题。首先从理论上证明MP稀疏分解在单通道盲信号分离应用中的可行性,然后将MP稀疏分解应用于实测单通道声波测井信号分离中以验证其实际应用价值。归纳起来,本文的工作主要包括以下几个方面：1、对已有的单通道盲信号分离方法进行了归类和概括,在此基础上,将基于匹配跟踪(Marching Pursuit,MP)稀疏分解应用于单通道盲信号分离中。2、通过离散化不同的生成函数参数构造过完备原子库。以探头对探头的实测声波测井信号为原始模型信号,在不同原子库中进行MP稀疏分解,然后通过比较匹配残差来找到与声波测井信号最匹配的原子并构造过完备原子库。3、根据测井信号特征合成单通道多混叠人工测井模型信号,然后将基于已构造过完备原子库的MP稀疏分解先对源信号个数进行估计后将人工模型信号分离,通过对MP应用于人工合成单通道盲信号分离的仿真实验得出MP稀疏分解在该信号分离中有较好的分离性能,在此基础上在人工测井模型信号中加入不同大小的噪声以验证MP稀疏分解的抗噪声性能,通过计算分离结果的重构误差得出MP稀疏分解具有较高的抗噪性能。随后将MP稀疏分解应用于实测单通道多混叠声波测井信号分离中,得出其在实际信号分离中也有很好的分离性。