由于船岸通信距离和通信设施等因素的影响,岸基系统难以有效的监督远海海域船舶的航行动态。而星载AIS系统可以实现船舶远距离监控,掌握远海域船舶动态。但卫星运行轨道高,覆盖范围广,使得卫星观测范围内存在多个自组织小区,卫星接收机接收到的AIS信号不可避免的会发生冲突,降低船舶检测概率。因此,本文对AIS冲突信号的分离算法进行研究。首先,根据星载AIS系统特点和技术要求,模拟卫星接收到的AIS信号,生成星载AIS信号模拟源;分析星载AIS信号冲突原因,生成多通道AIS冲突信号和单通道AIS冲突信号;建立船舶检测概率模型,对冲突信号进行不同分离程度的仿真分析。仿真结果表明,检测概率相同时,信号分离程度越大,卫星可观测到的船舶数量越多。然后,针对星载AIS冲突信号问题,进行多通道的盲分离研究。针对传统等变自适应分解算法(EASI)的收敛速度慢的问题,提出一种基于分级迭代的变步长EASI算法。该算法在盲分离的初始阶段,可以达到快速收敛,在接近代价函数时,可以达到很好的稳态性能。仿真结果表明,与传统EASI算法、自适应步长EASI算法和指数型变步长EASI算法相比,改进的EASI算法既降低了稳态误差又提高了收敛速度。最后,考虑到卫星负载和造价的问题,对星载AIS冲突信号的单通道盲分离算法进行研究。提出一种改进的总体经验模态分解法(EEMD),该算法利用边界局部特征尺度延拓法和相关系数准则构建多通道,结合改进的基于负熵的FastICA算法分离信号。仿真结果表明,该算法可以实现多路AIS信号混合时的单通道盲分离,且分离效果较N-EEMD-PCA-IFastICA 算法和 EEMD-PCA-IFastICA 算法有明显提高。