在现代电子战中,雷达信号的分选与识别是电子情报侦察系统(ELINT)和电子支援系统(ESM)重要功能之一。随着电子技术的发展,雷达工作体制变得复杂多样,电子对抗(ECM)所面临的电磁环境也越来越复杂。如何在复杂的电磁环境中实时地分离出各雷达辐射源的信息,得到准确的参数,正确引导系统进行干扰就变得越来越迫切。本文以某实际雷达干扰信号模拟系统为背景,对复杂电磁环境下信号分选与脉内特征识别的关键技术进行了系统研究。论文首先介绍了雷达信号分选与脉内特征识别技术的国内外研究现状及发展趋势,并介绍了本文的结构。论文第二部分对雷达信号分选技术进行了研究。电子对抗系统一般利用到达方向、载频、到达时间、脉宽和脉冲幅度这五个常规参数来进行分选。传统的雷达信号分选方法主要基于脉冲重复间隔(PRI),包括序列差值直方图(SDIF)、PRI变换法和TTP(TOA to PRI)变换法等。本文介绍了这些算法的原理和实现流程,并分析了它们的优缺点,在此基础上提出了一种可视化的雷达脉冲序列综合分选方法,并仿真实现了该方法。仿真结果表明该综合分选方法简单实用,能适应多种类型的重频信号,即使面对同时存在多种PRI信号且有脉冲干扰(或丢失)的信号环境,亦有良好的分选效果。文章第三部分对脉内特征识别技术进行了研究。面对日益复杂的雷达信号环境,新一代电子对抗系统还必须具有提取和分析雷达信号细微特征的能力。目前研究较多的脉内细微特征分析方法有:时域自相关法、频域倒谱法、调制域过零检测法、时频分布方法等,本文从工程实用角度分析了这些方法的特点,其中短时傅立叶变换(STFT)算法具有适应低信噪比、实现容易等优点,因此本文重点对STFT算法进行研究,包括脉内调制雷达信号的时频分析、调制特征提取、调制类型识别以及脉内调制参数估计等实现过程。本文最后介绍了分选识别模块在某实际雷达对抗系统中的实现。模块以FPGA+DSP的硬件平台为基础,对测频结果进行预处理,对中频信号进行采样,将数据实时上传主机进行分选识别。主机采用直方图法进行预分选,SDIF法和TTP变换法进行主分选,FIR滤波器法检测脉冲,STFT法进行脉内特征识别。最后结合雷达数据库对信号分选与脉内特征识别的结果进行雷达参数的自动识别。工程实践表明:该模块分选识别效果良好,处理速度快。