随着现代通信环境变得越来越复杂密集，信道与信号本身未知参量的不断增加，导致在通信环境中普遍存在单通道时频混叠信号。但针对实际中存在的复杂单观测通道的极端情况，多阵列观测的盲源分离算法已不能满足要求。因此，需研究如何在复杂的通信环境中实现单通道通信信号的分离。　　论文在源信号瞬时线性混合模型的基础上，利用通道扩展思想解决了单通道欠定盲分离解的存在性，进而实现了单通道通信信号的盲分离算法。主要工作有以下两方面：　　基于经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的单通道通信信号盲分离算法研究。该方法对单通道观测信号进行经验模式分解得到一系列固有模态函数和余量，利用交叉验证技术的思想确定出单通道源信号的数目，再根据源信号数目选取合适的固有模态分量组合成多通道信号，然后利用独立分量分析的Fast-ICA算法实现通信信号的盲分离，将单通道混合信号的欠定分离问题转化为多通道的可解问题。最后在MATLAB环境下，验证了该算法的可行性。　　基于虚拟通道的单通道通信信号盲分离算法。该方法对单通道观测信号进行通道扩展，采用特征向量空时投影的假设检验方法判定出单通道源信号的数目，根据估计出的源信号数目选取合适的通道数，再结合通过自相关函数得到的最小时延估计值重构出新的多通道信号，将单通道时频混叠信号的欠定分离问题转化为多通道的可解问题，最终完成通信信号的盲分离。实验结果表明，该方法可以有效可行地估计单通道通信信号的源数目并实现分离。