欺骗式干扰所需装置简单，且干扰效果好，日益成为雷达通信和卫星导航等系统面临的主要安全威胁。随着欺骗干扰技术的不断改进，已有的欺骗干扰模型较为简单，利用这一模型识别欺骗干扰的难度变得越来越大。针对这一问题，本文借助辐射源“指纹”识别思想，研究了一种基于能够更加精确和细致描述欺骗干扰信号特征的“指纹”识别方法来识别欺骗干扰。从干扰发射机的硬件结构特征出发，深入分析干扰机元器件的非线性特性的产生机理及对信号造成的影响,建立数学模型。基于该模型提取真实信号与欺骗信号的特征向量,在加性高斯白噪声信道下,基于两者的特征向量利用统计检测方向实现了欺骗干扰信号与真实信号的检测识别。　　本论文主要工作如下：　　1、本文系统地研究了欺骗干扰产生的机理，以及辐射源识别的基本原理；并从干扰机的硬件结构出发，分析了干扰机射频前端元器件（DAC、混频器）的非线性产生的原理，分别介绍了两个元器件各自的重要的非线性指标；并研究了元器件的非线性特性对信号造成的影响。　　2、根据对DAC非线性特性以及常见的动态特性参数分析，从积分非线性误差（INL）和微分非线性误差（DNL）这两个重要非线性特性指标出发，对DAC进行统计建模，研究了提取模型参数作为“指纹”识别特征向量的方法；根据混频器非线性特性以及其射频电压信号与射频电流信号之间的非线性关系，研究了利用幂级数对其进行非线性特性建模，提取模型系数向量作为特征向量的方法。　　3、根据提取的模型参数特征向量，研究了三种基于统计似然比检测方法（已知特征向量、估计特征向量和广义似然比）和直观检测方法的欺骗干扰识别方法，并给出性能分析。　　4、借助MATLAB软件，仿真实现并验证了检测识别方法的有效性。