雷达辐射源信号分选是现代电子战系统中至关重要的环节,也是进行雷达特征提取、识别以及威胁评估的前提和基础。随着现代雷达技术的不断发展,频率捷变、频率分集、重频参差、重频抖动、脉内调频/调相等新体制雷达不断取代传统的常规脉冲雷达,脉冲信号交迭严重。电磁信号环境变得复杂,密集,多变,其密度可高达数百万脉冲/秒,传统的时域分选方法分选效率下降,已无法满足实时性的分选要求,给雷达信号分选提出了严峻的挑战。为此,本文就密集信号环境下未知雷达辐射源信号分选算法进行了探索性的研究,并进行了仿真实验,主要包括以下几个方面:(1)分析了雷达侦察接收机的信号环境特征,并设计了将多部复杂体制雷达脉冲流合成密集雷达信号环境的模拟算法,为后续研究提供了逼真的信号环境。针对在环境模拟算法中,需大量生成符合正态分布的随机数,而传统的随机数产生函数生成的为均匀随机数的特点,提出了一种基于几何直观面积的随机数生成算法方法,以正态分布随机数的产生为例,介绍了根据平均分布的随机数进而产生其它任意分布的随机数方法。(2)针对雷达信号预处理硬件预分选成本高,对未知雷达信号处理盲目的特点,提出了一种矩阵边界自适应的软件预分选方法,在保证分选实时性和可靠性前提下,提高了分选算法的灵活性。(3)提出了将集对分析与聚类分选相结合应用到信号主分选中的思想。针对信号聚类的模糊性,将信号分选视为一确定不确定系统,应用集对分析联系度确定脉冲信号间的相关性再进行聚类分选。该算法避免了传统聚类算法容差大小选择不当影响分选结果的缺点。(4)在以上提出的各方面基础上,将雷达信号环境产生,预分选,主分选整个流程应用到雷达侦察系统中,并用VC6.0实现,逐步分析实验结果。仿真实验结果表明,本文采用的方法,在密集信号环境下能实时,准确的分选出雷达信号。