随着微电子技术的不断发展和新体制雷达的出现,传统电子战中的侦察技术已经不能满足日趋复杂的电磁环境的要求。随着认知理论的应用,先后出现了认知无线电和认知雷达,本文将认知理论应用于电子战中,研究了认知电子战中的认知侦察模块,得出了基于机器学习算法思想的认知侦察技术,研究了认知侦察技术中的信息处理技术,并通过将认知信息处理技术分为认知实时分选技术以及认知情报分析和个体识别两个方面来讨论认知侦察技术的实时性和有效性。主要工作如下:(1)详细介绍了目前认知电子战系统的研究背景以及国内外的现状,对认知电子战理论作出了初步的概括。(2)本文介绍了认知电子战系统结构及各个模块功能,阐述了认知技术的特点,以及认知电子战的主要应用,对后续认知电子战中侦察部分的研究打下了基础。(3)在学习了机器学习算法的基础上,本文研究了认知电子战中的认知侦察技术,在认知实时分选技术中采用智能化匹配窗法和数据融合法对信号进行分选,在认知情报分析与个体识别中利用Wigner-Ville法、信号高阶谱分析、高精度重频算法以及小波分析来提取信号的个体特征。(4)利用Fuzzy-AHP法对基于辐射源威胁等级的自主侦收结构中进行侦察效能评估以及通过实施干扰策略后的再次侦察判断侦察的实时性和有效性。