在当今复杂的电磁环境中，如何快速准确地对混合信号进行分离成为电子侦察领域的难点之一。盲源分离技术由于能很好地解决在复杂环境中对信号的分离和识别，近几年来受到广泛的重视与研究。本文首先基于盲源分离的基本概念、解决盲源分离问题的条件及相关数学知识，给出了几种常见的目标函数和求解算法。接着阐述了特征值分解、AIC准则和MDL准则三种经典的独立源数目估计的方法，并在不同信噪比和采样点数下对各种算法的性能进行了仿真分析。然后基于不同的阵列模型（均匀线阵、均匀圆阵和矩形格栅阵），对快速独立分量分析算法、全局最优算法和最大信噪比算法的盲源分离效果进行了研究，并通过对分离矩阵的重构，得出了一种基于均匀线阵的盲源分离改进算法，仿真表明：该算法具有更好的鲁棒性。最后提出了一种基于最大信噪比盲源分离算法的改进算法，该算法以信噪比为目标函数，把求优过程转化为广义特征值求解问题，并通过仿真验证了改进算法的良好性能。