针对PCMA信号分析问题,本论文重点研究了调制样式识别、参数估计、PCMA信号盲分离及APCMA信号盲分离,主要工作概括如下:1.针对卫星通信中单载波信号和PCMA信号的调制样式识别问题,采用高阶累积量和瞬时特征统计量构造特征参数,利用特征参数的差异实现了调制样式识别。仿真结果表明,该算法在低信噪比下仍然能保持较高的识别性能。2.针对具有固定帧长及帧同步序列的PCMA信号的参数估计问题,提出了一种基于数据辅助的参数估计算法。该算法对信号频率偏移及信号初相进行估计,并推导了修正克拉美罗界。仿真结果表明,当帧同步信号累加到一定数量时,参数估计精度接近MCRB理论界。3.针对PCMA信号的盲分离问题,利用蝙蝠算法实现PCMA信号盲分离。首先对接收信号进行正交分解,利用“峭度”及蝙蝠算法实现源信号分离。仿真实验表明,该算法具有良好的盲分离性能且算法复杂度低。同时对基于PSP算法的盲分离算法进行推导分析,总结算法流程,给出了提高算法性能可行改善方案。4.针对非对称PCMA信号的盲分离问题,提出了一种基于同步挤压小波变换的盲分离算法。该算法采用同步挤压小波变换提取时频曲线,去除弱信号干扰,降低解调误码率。仿真结果表明,经算法处理后解调误码性能有较大提升。