低截获概率(Low Probability of Intercept，LPI)雷达信号以其在抗干扰、反侦察、反辐射打击等方面的优点，迅速成为了各国研究的热点。大量装配截获概率(LPI)雷达武器系统的武器出现在了各个军事领域和国家周边，导致了目前战场电磁环境十分复杂，这为电子侦察带来了新的挑战。因此对低截获概率雷达信号的检测与分离算法研究具有十分重要的意义和价值。
　　本文首先介绍了目前低截获概率雷达信号检测与分离的研究现状，从研究背景和研究方法两个方面对目前的研究形式做了介绍;具体研究了目前较为典型LPI雷达信号波形特征;根据LPI雷达信号和信号噪声的特点，提出了一种基于自适应形态学的LPI信号检测预处理算法和改进AHT检测算法;然后对无先验条件时利用改进FastICA对LPI信号进行了分离;最后在有先验条件时，针对线性调频连续波信号的分离研究了自适应解线调方法。具体研究内容如下:
　　针对目前复杂的电磁环境，改善了低信噪比条件下LPI雷达信号的检测方法。通过对原有单一尺度形态学中使用的固有结构元素尺度的改进，使其能根据信号的变化来进行修正，进而滤波得到理想信号，使得剩下的噪声可近似看为高斯白噪声。然后提出了一种改进AHT算法，通过对AHT匹配函数的循环累加，使得信号波峰得到几倍的增益，然后以几种典型的LPI雷达信号为目标，通过实验验证了算法能够有效的检测信号。
　　以经过预处理的信号为实验信号，对基于FastICA的信号分离算法进行了改进。在无先验条件下，利用LPI信号之间的相互统计独立性，通过阻尼牛顿法与罚函数结合完成对FastICA算法进行改进，修正了原算法中固定步长对牛顿收敛方向的影响，加快了收敛速度。利用改进的FastICA算法对典型了LPI信号进行实验，验证了算法的可行性。
　　通过研究解线调法对LFM信号的处理理论，改进了基于解线调法的LFM信号分离算法。当存在先验条件时，对经过预处理的线性调频连续波信号，首先解除信号的线性调制，转变为单频正弦信号，再进行傅里叶变换，最后用滤波器滤波完成信号的分离。根据信号参数估计信号的频率偏移，通过频率修正使得信号的频率集中于窄带，完成频率修正，使信号能最大限度的通过滤波器，提高了分离信号的质量，同时减少了其他信号分量的错误滤除，保证了后续信号的完整性。