标题中的“多分量SFM信号估计和分离”涉及的是如何对含有多个正弦频率调制成分的信号进行瞬时频率估计与信号分离，这在雷达目标识别、声学分析、生物医学疾病诊断等领域有着广泛的应用。SFM（正弦频率调制）信号是由多个正弦波频率调制成分叠加而成，每个成分都对应一个瞬时频率，而瞬时频率在实际应用中可以表征重要的物理参数。在雷达目标识别中，例如，一个群体目标的微多普勒参数估计就是研究多分量SFM信号的动机之一。由于群体目标的运动会产生时变的频率调制，且这些调制成分在时频图中表现为多重正弦波的叠加，这就需要有效的信号处理方法来对这些成分进行准确的估计和分离。
“正弦调频傅里叶-贝塞尔级数”是一种基于贝塞尔函数基展开的信号处理方法，可以对信号进行细致的分解，进而提高信号处理的性能和应用范围。这里提到的“傅里叶-贝塞尔”级数与传统傅里叶变换在某些方面有所区别，它以贝塞尔函数作为基函数进行级数展开，这可能是一种比传统方法更适合处理某些信号特征的新技术。
描述中提到的算法基于正弦调频傅里叶-贝塞尔级数的属性分析来进行瞬时频率估计和信号分离。与现有方法不同，该算法利用的是整个信号的数据，而不像现有的方法那样仅使用滑动窗口进行瞬时近似。这种方法能够利用信号的更长周期信息，因此能获得更好的估计性能。此外，由于传统方法在进行多分量分离时往往效果不佳，所提出的算法能很好地分离出各个信号成分，为后续的单分量分析提供便利。该算法还与傅里叶-贝塞尔变换（FBT）以及最近提出的正弦调频傅里叶变换（SFMFT）进行了性能比较，并通过仿真结果表明，提出的方法在估计精度和计算负载上均优于现有的方法，并且避免了SFMFT中存在的干扰。
从上述描述中可以提炼出几个重要的知识点：
1. 多分量SFM信号的概念和应用：在雷达、声学、生物医学等领域内，多分量SFM信号在表征物理参数方面具有重要作用，特别是在多目标识别和微多普勒参数估计中。
2. 正弦调频傅里叶-贝塞尔级数：这是一种新的信号分解方法，通过贝塞尔函数基础提供更精细的分解。
3. 信号估计与分离的方法：新提出的方法不依赖于滑动窗口，而是利用整个信号的全局数据进行估计，这有利于获得更长的周期增益，并提高估计性能。
4. 算法性能评价：新算法在仿真结果上显示出了优于传统方法（FBT）和较新方法（SFMFT）的估计精度和计算效率，并且可以避免SFMFT方法中出现的干扰问题。
5. 研究的创新点：通过引入正弦调频傅里叶-贝塞尔级数以及相应的信号处理算法，对现有技术进行了扩展和改进，特别是在多分量信号处理方面。
文章介绍了一种新的正弦调频信号处理方法，其关键在于信号的精细分解和有效估计，这对提高多分量信号处理的性能具有重要意义。
