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正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）技术实现通信信号的宽带化,有效提高系统传输速率,避免频谱资源的浪费。本文针对OFDM系统,研究非协作通信背景下OFDM信号的盲解调,主要包括信号预处理、时间参数盲估计和时频同步技术,并进行仿真与分析。主要工作内容如下:首先,给出完整的OFDM信号盲解调流程,研究了信号预处理模块中带宽估计和信噪比估计。带宽估计主要研究了基于Welch谱和基于小波变换的带宽估计算法,仿真并对比分析不同带宽、不同频偏、不同小波分解层数以及不同信道条件下算法的估计性能。信噪比估计主要研究了基于自回归（Autoregressive Model,AR）模型和基于循环前缀的信噪比估计算法,仿真并对比分析不同带宽、不同频偏和不同信道条件下算法的估计性能。根据仿真结果,给出不同算法的适用场景和应用组合。其次,研究了OFDM信号时间参数的估计,主要包括基于循环前缀、基于循环自相关等算法,并分析了无导频和含导频OFDM信号的循环自相关谱特征。针对导频引起的谱特征变化改进了基于循环自相关的参数估计算法,改进后算法同时适用于无导频和含导频OFDM信号。仿真结果表明,对于无导频OFDM信号,基于循环自相关（改进后）算法比基于循环前缀和改进前算法的参数估计性能更优,同时改进后算法有效避免了导频引入的周期性谱峰对OFDM时间参数估计的影响,可精确估计含导频OFDM信号的时间参数,具有很好的鲁棒性和应用价值。最后,研究了OFDM信号的时频盲同步。基于子空间算法建立子空间模型,利用正交性构造代价函数,将频偏估计过程分为整数倍和小数倍频偏两个步骤,并引入多级检索,逐级缩小估计范围,有效降低运算量,可实现系统带宽范围内的频率同步。基于循环前缀的最大似然算法利用循环前缀的自相关性实现时频盲同步,频偏估计范围为正负半个子载波间隔。在衰落信道下,基于循环前缀算法预先估计最大时延长度,利用无干扰循环前缀部分实现频偏估计。基于循环平稳特性算法利用OFDM信号的周期循环平稳特性实现频偏估计和定时同步,频偏估计范围为正负半个子载波间隔。仿真分析表明,在本文设置仿真条件下,基于循环前缀最大似然算法仅需较少OFDM符号即可完成较高精度的时频同步,而基于子空间算法频偏估计范围最广。在衰落信道下,三种算法的时频同步性能降低,但仍保持一定的同步精度,其中基于循环前缀最大似然算法最优,在信噪比大于0dB条件下,频偏估计NRMSE即可降至10-2以下。