雷达组网可以提高雷达系统的抗干扰能力和生存能力，提供更优良的探测性能，因此受到越来越多的关注，雷达网抗干扰性能是衡量雷达网性能优劣的重要指标。如何准确、客观地评估雷达网的抗干扰性能，是雷达网非常关心的问题之一，本文主要研究了雷达网抗干扰效能评估指标集及评估方法问题。论文的主要工作如下：1.首先对雷达组网进行了简要的概述，主要介绍了组网的形式和特点、网络结构、组网的意义和关键技术四个方面；其次从雷达网的覆盖性能、预警性能和融合处理性能三个方面介绍了雷达网的相应指标并建立指标集，为评估方法确立了指标基础。2.基于建立的评估指标集，采用了模糊综合评估法、模糊物元分析法和最大离差与熵评估法三种传统的评估方法，对三种方面进行了理论分析，并建立了相应的雷达网抗干扰效能评估模型，通过实例评估仿真，评估结果表明三种方法在雷达网抗干扰效能评估中可实施性和可靠性。3.同时也采用了基于支持向量机和基于BP神经网络的机器学习评估方法，从另一个层面对雷达网抗干扰效能进行评估，对这两种方法进行了理论概述，并建立相应的评估模型，在实例仿真分析中，以模糊物元分析法的结果作为参考评估结果，通过仿真分析可以看出，这两种机器学习方法可有有效地对雷达网抗干扰效能进行客观、准确的评估。