作为无线通信对抗系统中的关键技术,通信干扰信号的检测与识别技术扮演着越来越重要的作用,在实际应用中有着迫切的需求。基于此研究背景,本文以通信干扰信号的检测与识别技术为切入点进行研究,针对干扰信号的检测算法、参数估计和样式识别三个层次的关键技术进行了分析与探索。首先,本文对现有的两种干扰检测算法CME、FCME算法进行分析。针对现有方案中对非空闲带干扰检测考虑不足的问题,设计了一种适用于非空闲带的干扰检测改进方案,通过对接收信号进行频域分块处理的方法,对信号的通带与过渡带分别进行干扰存在性检测。仿真结果表明,在相同条件下,本文方法比现有方法表现出更优的检测性能,且适用范围更广。其次,本文对干扰信号的关键参数,包括干扰中心频率,干扰带宽进行估计。针对干扰信号功率谱毛刺过多,起伏变化大的问题,采用先对功率谱进行降噪平滑,再进行参数估计的方式,从而能够获得更好的估计精度。本文基于EMD算法去除高频分量保留低频分量进行分解重构的思想,运用低通滤波降噪法,直接在功率谱域进行滤波降噪处理,从而获得平滑的功率谱。接着给出基于频域分析的干扰信号参数估计方法,仿真结果表明,本文方法在低干噪比下表现出良好的估计精度,而且性能稳定,复杂度低。最后,对于通信干扰信号的样式识别方法,本文采用统计模式识别的方法,对通信系统中六种典型的干扰信号包括单频干扰、多频干扰、扫频干扰、射频噪声干扰、噪声调幅干扰、噪声调频干扰进行分类识别。首先对数据进行预处理,随后分别在时域、频域提取干扰信号共九个特征参数,并通过仿真分析各个特征参数随干噪比的变化趋势。同时研究了传统的决策树与BP神经网络的算法原理,并分别建模给出干扰信号的识别方案。针对决策树方法性能容易受阈值的影响,以及BP神经网络复杂度高,参数设置无理论依据的缺陷,本文采用XGBoost算法与贝叶斯优化算法结合的方法,利用XGBoost算法训练模型,采用贝叶斯优化对模型参数进行优化,相比传统的参数组合搜索方法,贝叶斯优化算法能更快找到全局最优参数组合。通过仿真表明,相比决策树与BP神经网络,本文方法在低干噪比下表现出更好的识别性能,而且在小数据集上表现稳定,复杂度低。