雷达辐射源的分选和识别是雷达侦察系统的重要组成部分，其性能直接影响着后续态势感知和威胁估计的准确度。辐射源射频特征是分选识别的基础和依据，论文研究了辐射源射频特征及其变化对分选识别性能的影响。首先介绍了雷达辐射源分选和识别的研究背景和意义；其次根据侦察接收机对雷达信号进行分选识别的顺序，分别介绍了模板匹配算法、基于PRI（脉冲重复间隔）的分选算法和基于神经网络的辐射源识别技术；然后对各分选识别算法的性能做了简要分析和归纳总结；最后结合大量仿真实验，重点讨论了辐射源射频特征变化对侦察系统分选识别性能的影响，包括辐射源射频特征变化范围和变化速度对模板匹配算法正确匹配率的影响、PRI的变化形式和变化范围对基于PRI的分选算法性能的影响以及辐射源射频特征的变化范围对基于神经网络的辐射源识别系统识别率的影响，同时也对信号环境、信噪比等因素对各算法性能的影响做了简要分析。