辐射源个体识别是当今电子战中的热点研究课题,其主要依据各辐射源在发射信号上表征出来的指纹差异,来识别各辐射源,从而实现对目标辐射源的追踪、监视、干扰和打击。辐射源个体识别技术,必将提高我军电子对抗装备的战术性能,改变我军军事装备相对落后的局面,为我军打赢高技术条件下的战争奠定坚实的科技基础。辐射源个体识别课题主要包含三大研究板块,即辐射源指纹特征提取,辐射源个体识别中的目标匹配,辐射源个体识别中的分类识别。本文对辐射源个体识别技术中的三个板块均作了细致的研究。在辐射源指纹特征提取研究中,提出了瞬时特征和统计特征等两种有效的指纹特征。瞬时特征增强了指纹特征的泛化性;统计特征在继承瞬时特征泛化性的同时,降低了瞬时特征维数。在辐射源个体识别中的目标匹配中,提出了动态时间规整测度算法,基于指纹特征离散度的广义欧氏距离测度算法,以及模板分段寻优算法。动态时间规整算法解决了弯折现象给指纹特征距离测度带来的负面影响;基于指纹特征离散度的广义欧氏距离综合考虑了指纹特征的几何分布情况;模板分段寻优算法建设性地解决了模板寻优的高耗时问题。在辐射源个体识别中的分类识别中,提出了一种基于启发式算法的支持向量机参数寻优的方案。该方案凭借启发式算法的优势,降低了支持向量机参数寻优的时间复杂度。本文在各板块提出的研究方案,均通过了实测数据的检验,保证了以上所有算法的真实性和有效性。