辐射源指纹识别技术是信号处理学科中一门新兴的研究方向。因此,本文通过对通信信号辐射源的个体细微特征进行分析与提取,并利用这些特征进行分类识别技术进行了研究。本文的主要工作包括以下3个方面:1.研究了基于码速率和载频特征提取技术,改进了相位差分载频估计算法,利用前后向相位差分方法,对噪声相位增量做两次平滑处理,降低了相位噪声对载频估计的影响,提高了估计精度。并根据Haar小波变换法与短时傅立叶变换法的时频能量对码速率估计方法进行了研究。理论分析与仿真实验表明,本文的码速率和载频估计精度能够满足对截获的电台信号载频特征提取的要求。2.研究了辐射源包络信息杂散特征的分析与提取技术。给出了Hilbert变换法、Teager-Kaiser法以及基于信号正交分量重构的包络提取算法;研究了信号包络的R与J特征、描述分形集的复杂性和不规则性的盒维数特征、描述分形集在区域空间上的分布疏密的信息维数特征以及描述信号包络变化规律的Lempel-Ziv复杂度特征等包络调制特征提取与分析方法。然后利用截获信号的Hilbert边缘谱谱对称特性和Hilbert Huang变换时频分布灰度图像提取信号的指纹特征。实验表明不同信号频谱对称性特征向量间的差别较大,聚类效果较好,适用于识别分类不同的辐射源信号。3.研究了基于高阶谱的信号指纹分析与提取。通过对四种局部双谱,以及矩形积分双谱等基于高阶谱的信号指纹特征提取方法,并利用Fisher鉴别函数仿真验证了这些双谱分析方法在信号特征提取方面的性能。实验表明,矩形积分双谱相较局部双谱分析方法,在提取信号个体特征方面的性能较好。