雷达截获系统具有自身隐蔽和探测距离远等优点，被广泛应用于各种武器平台中。随着雷达技术的迅猛发展，雷达截获系统面临的信号环境日趋复杂，传统的雷达截获系统脉冲列去交错方法的实时处理能力面临严峻的挑战。 本论文研究高密度复杂信号下的脉冲列去交错技术的若干问题，包括基于关联比较器的信号预分选技术研究；概率神经网络脉冲去交错器的研究与设计；卡尔曼滤波和概率数据关联方法用于脉冲列分析和去交错；雷达截获系统信号处理器设计等等。研究工作在信号建模以及对国内外研究现状进行充分调研的基础上，重点围绕脉冲列去交错的实时处理技术展开。 信号预分选是实时去交错处理的关键技术，论文第三章提出了两种新的关联比较器设计方法，基于这两种方法实现的关联比较器可实现任意复杂变化形式的辐射源参数比较和脉冲分类；阐述了用FPGA实现大规模关联比较器的方法；利用半实物仿真实验台证明了设计构想。 神经网络用于脉冲列去交错是国内外一直关注的解决方案，论文第四章讨论了基于概率的分类原理，提出了两种概率神经网络脉冲去交错器结构，分别适用于未知辐射源及具有先验信息辐射源两种情况。探讨了利用FPGA实现神经芯片的途径。 论文第五章引入了基于卡尔曼滤波和概率数据关联方法进行脉冲列分析和去交错的研究，为辐射源跟踪状态下的去交错技术提供了理论依据和评估标准。其中IMM模型解决了多辐射源PRI跟踪问题。 信号处理器设计是雷达截获系统工程实现领域无法回避的问题，论文第六章在大量工程实践的前提下，提出了雷达截获系统信号处理器设计的基本结构模型；对实时操作系统应用于处理器软件平台设计的必要性和可行性进行了分析；还对处理器的并行设计技术进行了探讨。