雷达辐射源信号分选识别是衡量雷达对抗设备技术先进程度的重要标志,是现代电子对抗领域急需解决的难题。特征参数是信号分选识别的重要依据,新特征参数的空缺已严重制约着我国电子对抗侦察装备技术水平的进一步提高。探索有效的雷达辐射源信号新特征参数,对提高雷达辐射源信号的分选识别水平和提升电子对抗装备的技术水平有着重要意义。时频原子方法能从复杂信号和具有特殊结构的信号中提取出有用的关键信息,捕捉信号自然特征。因此,本文基于时频原子方法,对雷达辐射源信号特征进行分析研究,论文的主要工作和研究成果如下:1介绍雷达辐射源信号特征分析领域的研究现状,给出雷达辐射源信号数学模型及时域波形;结合经典时频分析方法研究雷达辐射源信号性质和特点。2阐述时频原子分解的原理和方法,并构造时频原子库。3以几种常见雷达辐射源信号为例,基于贪心算法、量子遗传算法,采用构建的时频原子对雷达辐射源信号进行特征分析,提取原子特征,并对结果进行分析,给出详细算法的流程;比较时频原子性能。4引入粒子群算法,提高时频原子搜索速度,并基于该算法,对雷达辐射源信号进行时频原子特征分析,实验结果表明粒子群算法有着更快的搜索速度和更好的搜索性能。5在研究现有时频原子的基础上,构造新的时频原子,给出原子库离散方式,优化时频原子库结构;基于粒子群算法,采用该原子对雷达辐射源信号进行时频原子特征分析,实验结果表明,改进的时频原子有效提高了搜索速度,增强了捕捉信号特征的能力。通过上述研究工作,获取了几种常见雷达辐射源信号的时频原子特征。同时实验结果表明:时频原子方法能够有效提取雷达辐射源信号特征;粒子群算法的引入加快了时频原子方法寻优的速度;改进的时频原子在快速捕捉雷达辐射源信号的时频原子特征方面有着更优越的性能。