雷达信号分选是雷达侦察系统中信号处理的关键过程，也是信息处理的核心内容。然而随着雷达技术的飞速发展，新体制雷达不断取代传统的常规脉冲雷达，使得雷达信号环境越来越复杂多变。如何在日益复杂的雷达信号环境下实现雷达信号的正确分选已经成为国内外关注的焦点。本文首先分析了雷达系统的组成以及信号的一些基本特性，然后介绍了信号分选的原理，对经典的PRI分选算法进行了详细的分析，并且对这些算法的优缺点作了总结对比。最后重点研究了雷达信号的预分选算法。针对传统K-Means算法在雷达信号预分选中的缺陷，本文重点研究了改进K-Means算法。改进后的K-Means算法比传统K-Means算法在稳定性和抗噪性方面都有很大的提高。由于聚类算法容易受到噪声的影响，将模糊集合的理论用于聚类分析中，可以提高聚类算法的抗干扰能力，本文将模糊C-均值（FCM）算法应用于雷达信号预分选中，仿真实验表明该算法在信号预分选中有着不错的抗噪效果。