脉冲压缩技术在现代雷达中应用广泛,它有效地解决了雷达距离分辨力与平均功率之间的矛盾。相位编码信号是常用的脉压信号,随着数字技术和DSP技术的发展,人们开始寻求具有更大的脉冲压缩比的信号,使多相编码信号得到了人们的广泛关注。然而,距离旁瓣限制了相位编码信号脉冲压缩的实际应用。因此,如何更好的抑制距离旁瓣成为相位编码信号脉冲压缩实际应用的关键问题。本文主要研究和分析了一种基于小波神经网络的多相码雷达信号的旁瓣抑制方法。首先从模糊函数和回波特性的角度介绍了多相编码信号的一些相关特性,并介绍了Taylor码、Frank码、P3、P4码等多相编码信号;其次介绍了多相编码信号的旁瓣抑制方法,本文主要介绍了比较常用的两种方法:直接窗函数加权方法和最小二乘失配滤波方法,并结合其原理进行了多相编码信号旁瓣抑制的仿真特性测试;再次,研究了小波分析理论和小波神经网络的学习方法,重点研究了基于BP算法的小波神经网络并提出了几种BP的算法的改进算法;最后,将改进的BP网络应用到多相编码信号的旁瓣抑制中来,并对其抗噪声性、多普勒容限性和分辨力能力进行了相关仿真试验。试验结果表明,这种小波神经网络旁瓣抑制方法具有较直接窗函数加权法和最小二乘失配滤波法更强的旁瓣抑制能力和更好的多普勒容限性。