无线电引信面临的战场环境日益复杂,给无线电引信的有效工作带来很大的威胁。连续波多普勒引信目前广泛应用于常规弹药武器系统,但理论分析及实测结果表明,其很难对抗扫频式干扰。为了提高连续波多普勒引信的抗干扰性能,论文提出了一种基于多尺度样本熵算法的连续波多普勒引信抗扫频式干扰方法,利用不同信号作用下自差式收发机检波输出信号的不同熵特征,区分目标信号与干扰信号,能够有效提高连续波多普勒引信的抗扫频式干扰能力。论文首先对引信自差式收发机在不同信号作用下的振荡状态进行了理论与仿真分析,明晰了不同信号作用下自差机振荡状态变化造成引信检波输出信号的差异,为连续波多普勒引信使用熵算法对检波输出信号进行特征提取建立了理论基础。论文在分析引信自差式收发机的检波输出信号特征的基础上,提出利用熵特征参量作为特征参量进行目标和干扰信号识别;分析了不同熵算法的计算量,研究了时域和频域熵算法的特征提取效果,仿真验证了使用样本熵算法对引信检波信号时域及频域特征提取的可行性。最后,论文研究对比了噪声对时域和频域熵算法的影响。通过改进多尺度样本熵的参数选择条件,设计了基于频域多尺度样本熵的抗扫频式干扰方法。基于蒙特卡洛方法的分类识别正确率实验表明,基于多尺度样本熵的抗扫频式干扰方法在检波信号信噪比较低的情况下仍有很高的目标检测率与干扰检测率,具有一定的工程应用价值。