随着雷达技术的发展,以相控阵雷达为代表的多功能雷达被广泛应用于战场中,为了在雷达对抗中掌握对抗的主动权,需要及时准确地掌握雷达的工作信息。而多功能雷达的工作状态与工作行为可被抽象出来,对其工作信息进行高效简洁的描述。因此,对于多功能雷达的工作状态与工作行为的研究成为了雷达对抗中的重要内容。本文结合了雷达工作状态与工作行为的关系以及自身属性等先验知识,建立了雷达工作行为的层次化模型。在此基础上,对雷达的工作状态的识别、工作行为的识别与预测技术进行了研究,本文的主要工作与贡献如下:第一,实现了对多功能雷达已知工作状态与未知雷达工作状态的识别。本文根据雷达工作状态的脉冲描述字,搭建了两级的识别网络,实现了对于雷达类型与该类型下的已知工作状态的准确识别。结合了经典的信号处理的方法,将关于工作状态的脉冲描述字进行特征提取,进一步获得了有关工作状态的特征子空间的先验知识,完成了对未知雷达的识别。第二,构建了脉冲-工作状态-工作行为-雷达任务的层次化模型,实现了对雷达行为的识别与预测。本文在对雷达工作状态有效分析的基础上,完善了对雷达工作行为的描述。结合工作行为自身特征和工作行为与工作状态的关系的知识,建立了一个主要用于描述雷达工作行为的层次化模型,通过分析与抽象每一层的信息,实现了对雷达行为的识别。并在层次化模型的基础上,结合了雷达工作行为与工作状态的关系,提出了对于雷达未知工作行为识别的方法。利用隐马尔可夫模型,将雷达任务与雷达工作行为映射到模型中,实现了对于雷达行为的预测。第三,搭建了雷达识别的演示系统。该系统集成了雷达工作状态识别算法、雷达行为识别与预测算法,完成了识别结果的可视化展示。构建了雷达的知识图谱,并以此搭建了雷达样本库与雷达知识库,通过两类数据库与系统识别预测结果的数据交互,实现了对雷达知识的自增长,丰富了雷达工作分析所需的知识。