如同“制海权”、“制空权”对现代战争的影响,伴随着“制电磁权”概念的提出,武器装备在复杂电磁环境下如何提高效能,减小干扰成为了当今研究的热点。无线电引信作为武器弹药中智能化的焦点,提高其抗电磁干扰能力成为保障弹药类武器装备的重中之重。近年来,随着人工智能技术在军事、工业领域的广泛应用,对于引信抗干扰及干扰识别方面,深度学习一类的人工智能技术成为引信新时期发展的方向。为了实现无线电引信对干扰信号的准确识别,本文在传统引信探测原理的基础上对基于深度学习的无线电引信干扰信号识别技术进行研究,并设计了相应的干扰信号识别系统。首先,搭建无线电引信干扰识别系统半实物仿真平台,结合引信的工作原理,从弹目交汇模型出发,建立线性调频无线电引信回波仿真模型,通过半实物仿真平台验证仿真模型的可行性,确定仿真数据的真实性。通过比对经典模态分解、魏格纳-威利分布（WVD）算法对差频信号处理的差异,建立目标-干扰差频信号数据集,为后续算法研究提供数据支撑。其次,为了解决差频信号时频分析算法与深度学习算法相融合的问题,本文提出改进型条件变分编码器（CCVAE）网络替代基于信号前处理的算法,将一维时域信号问题转换为图像分类问题。通过优化网络结构及损失函数,实现生成器网络替代WVD算法输出时频谱。结合改进型长短期记忆网络算法,在减少系统复杂性、提高系统鲁棒性的前提下,实现对干扰信号的识别分类,在仿真数据集中验证了算法的有效性。最后,为了验证算法的可移植性,本文基于ZYNQ-7020硬件平台的PYNQ框架,搭建干扰信号识别系统,对开发的CCVAE网络及改进识别算法进行了部署。通过测试数据集验证了所设计系统的可行性及算法的可移植性,为后续无线电引信抗干扰技术研究提供新的思路。