在现代电子战中,雷达作为军事领域中最重要的无线电探测设备,掌握着战争的主动权。数字射频存储(Digital Radio Frequency Memory)作为一种新型的雷达干扰技术,具有信号高速采样和长时间存储复制的能力,能够调制产生与雷达信号相关性很高的干扰信号,从而实现对目标雷达的欺骗和干扰。对数字储频干扰信号的有效识别是雷达反干扰的关键。本文以雷达系统硬件差异性引起的发射信号指纹特征为切入点,研究了雷达个体脉内细微特征信号的预处理、指纹特征提取以及分类识别等三方面内容,具体工作内容如下:1.介绍了数字射频存储技术干扰产生机理和特性,讨论基于辐射源指纹特征的数字射频存储干扰的识别原理和方法。2.采用小波阈值降噪法对时域指纹信号进行预处理,利用Hilbert变换法提取上升沿瞬态包络信号作为时域指纹数据。针对对相位噪声产生的指纹特征,采用FFT分析脉信号内功率谱,选取功率谱下降沿曲线作为频域指纹数据。3.利用雷达信号时域和频域的指纹数据,采用分数多项式进行曲线拟合得到拟合曲线系数,并作为辐射源指纹特征数据。基于统计学残差平方对比讨论了整数多项式和分数阶曲线的拟合性能差异。4.利用雷达信号时域和频域的特征数据做为雷达辐射源的分类器输入,设计了基于支持向量机的辐射源指纹识别器,并通过交叉验证网格搜索寻找优化了分类器参数。仿真实验表明,本文方法可以有效识别自身雷达回波和数字储频干扰回波。