近年来,雷达技术不断发展,战场上的电磁环境也越发复杂,传统的雷达信号识别方法面临着新的挑战。首先,随着雷达信号数量和特征维度的增加,信号识别处理的数据量不断提高,需要对大量的数据实现高效存储与合理地组织管理。其次,实际中不断有新类别的信号出现,旧类别的信号被淘汰,而现有的信号识别算法不能有效地学习到这种变化,导致信号识别的准确率和效率降低。针对这些问题,建立可动态管理的雷达波形库运筹机制,并结合信号识别方法,是提升信号识别性能的有效手段。其核心包括样本植入、记忆与遗忘、分区识别与调度等运筹机制的建立。为此,本文主要开展了以下几个方面的研究:（1）针对大量的信号波形及特征等数据在存储时存在的结构冗余、样本固定、不易扩展等问题,构建了数据可动态管理的雷达波形库。通过设计雷达波形库的数据存储结构,引入样本植入、记忆与遗忘、分区识别与调度等智能运筹机制,实现了对信号样本的高效存储与动态组织管理。（2）针对现有信号识别系统中对新类别样本难以准确识别的问题,提出了一种基于样本筛选策略的雷达信号增量识别方法。通过对未知类别雷达信号的聚类筛选和增量学习植入,实现了对新类别信号样本的扩充,有效提升了新类别样本的识别正确率。（3）针对信号识别系统计算资源开销大、冗余类别多的问题,提出了一种基于动态样本遗忘的雷达信号减量识别方法。通过引入记忆模型评估雷达信号的重要性,结合减量学习遗忘过程,剔除了非重要信号类别样本,实现了识别精度与效率的优化平衡。本文所提出的方法已通过仿真实验验证。结果表明,在信号类别迭代更新的情况下,这些方法可以高效准确地实现雷达信号的识别。