伴随当代电子对抗技术的日益进步,雷达干扰与抗干扰间的争斗愈发激烈。面对逐渐复杂的电子干扰环境,雷达必然要增强其抗干扰能力,通过对雷达系统采用积极的抗干扰举措,才能确保其在多样的电磁环境下赢得先机,进而发挥更好的作战能效,来为战局带来正面的影响。所以需要依托于典型的样本数据,建立具有良好完整性和独立性的评估指标,并且选用适合的评估办法,才能对雷达抗干扰的性能有一个正确的评估。基于以上三点要求,本文创新性的提出下述方法:一、雷达干扰试验方法,基于雷达对抗实验变量取值的多样性及各变量之间的约束复杂性的特点,提出了两部图覆盖阵的概念来构造试验方案,即要求试验方案满足任意一个雷达参数和干扰机参数的每对水平组合都至少出现一次。二、雷达抗干扰效能的度量,本文在对多种干扰机的特点及其对雷达性能的影响分析基础上,结合已有的指标,利用主成分分析方法得到了两个更能反映雷达性能的综合指标,避免了以往抗干扰性能评估指标的片面性。三、雷达抗干扰效能的评估,区别于早期的评估因子法和后来的模糊综合评估法,提出了机器学习算法,建立雷达抗干扰效能评估模型,并对决策树、随机森林、xgboost和支持向量机进行了模型比较,选取泛化能力最好的算法建立最终模型。