目前，跳频通信技术在军事上拥有非常广泛的应用，而在实际的跳频通信系统中接收天线的个数经常会受到一些条件的限制，所以采用欠定盲源分离技术实现跳频信号的分选将是未来的研究热点之一。以源信号是稀疏信号为前提条件，本文主要研究了欠定盲源分离技术，并针对现有欠定混合矩阵盲估计算法需要给定源信号个数，计算复杂度高等问题，对原始K-均值聚类算法在两个方面做了改进。仿真结果表明改进之后的K-均值聚类算法不需要给定源信号个数，对噪声的适应能力得到一定程度的提高，估计误差减小，且在信噪比较高的情况下，能够放宽对源信号稀疏度的要求。在上述基础上，本文尝试了采用欠定盲源分离技术完成对跳频信号的分选：首先采用时频分析方法获得观测信号的时频图，并采用基于自适应门限的能量检测方法对其进行修正；然后利用时频图中包含的信息估计跳频信号参数；最后，利用欠定盲源分离技术对跳频信号进行分选和恢复。仿真结果表明本文方法可以在低信噪比下去掉时频图中的噪声背景，使其变得非常清晰，从而能够获得较高的参数估计精确度，并且波到达角度估计误差小于1.5度，能够根据其正确分选出各个跳频信号。