随着现代电子和雷达技术的快速发展,电磁信号也越来越密集,电磁威胁环境的信号密度最高可达百万量级,新体制的雷达不断涌现并逐渐占据主导地位。基于常规参数的辐射源信号识别已不能满足日益复杂的电磁信号环境,必须深入研究信号的脉内特征参数来适应现代电子战环境的需求。脉内特征分析是一项80年代中期开始研究的新技术,90年代国外已经装备了先进的细微特征提取分析设备,增强了外军的电子战实力。这项技术中,脉内特征的提取方法一直是科研、工程人员研究的重要课题,经过不懈努力,已经探索出一些行之有效的方法,形成了许多较为成熟的估计算法和相关技术。本文的主要研究内容如下:1.介绍了雷达辐射源信号的数学模型,并给出了几种典型雷达辐射源信号的具体实现形式,对其时域波形和频域波形进行了仿真。2.对雷达信号脉内特征分析的时域方法进行了研究。分析了瞬时自相关法的原理,通过仿真分析得出了方法的性能评价,针对瞬时自相关法存在的相位模糊进行改进,将相位无模糊区间范围扩展到原来的4倍,提高了信号瞬时频率的提取效率。3.对雷达信号脉内特征分析的时频域方法进行了研究。针对低信噪比条件下要求更高的识别准确率,提出了一种基于短时傅里叶变换,结合GRNN、PNN神经网络以及层级自编码模型的脉内特征分析综合方法。该方法能在训练样本较少时获得较好的识别性能,并且适当增加训练样本数有助于神经网络以及层级自动编码器模型的参数学习和调谐。