雷达辐射源信号识别是衡量雷达对抗装备性能优劣的重要标志，直接影响对敌攻击和自身防御的作战决策。然而，现代电子战的激烈对抗使得依靠常规五参数的传统雷达辐射源信号识别方法性能显著下降，甚至无法使用。针对此，本文深入开展了如下研究工作：1．阐述了雷达辐射源信号识别的研究背景与意义，并对雷达辐射源信号识别各个环节的研究现状进行了综述。2．介绍了几种重要的低截获概率（LPI）雷达信号，并给出了这些信号的时域和频域波形，然后对本文使用的分类器——支持向量机进行了介绍。３．双谱具有抗噪性能强等特点，但其数据量较大。目前减少双谱数据量的方法较多，在分析了这些方法优缺点的基础上，提出了对角积分双谱。该方法沿平行于双谱对角线的直线序列积分，不仅避免了插值、寻优和坐标转换等问题，而且既考虑了双谱的对称性又考虑了积分双谱特征的对称性，利用了更多的信息。最后将对角积分双谱用于提取LPI雷达辐射源信号的特征，理论分析和实验结果表明对角积分双谱的性能优于其他文献方法。４．循环双谱是分析信号非平稳性的有力工具，它包含了丰富的信息。针对循环双谱对角切片方法丢失大量信息的问题，证明了循环双谱的对称性和周期性，并在此基础上先后提出了径向积分循环双谱、轴向积分循环双谱、围线积分循环双谱、子块积分循环双谱和对角积分循环双谱。这些方法不但能有效地减小数据量，而且利用了循环双谱的全部信息。双模噪声背景条件下，仿真分析了这些方法与循环双谱对角切片的识别效果，结果表明积分循环双谱的识别率远远高于循环双谱对角切片法。５．针对特征维数过高，存在计算量大、数据冗余和识别率下降等问题，提出了一种基于加权J2判据和相像系数的特征选择算法。首先分析了传统J2判据没有反映类别之间分布信息的缺陷，将两类之间的J2判据在总的J2判据中所占的比重建模成概率，并用熵改进传统J2判据。然后用相像系数表征特征对两类样本的可分性，由此建立冗余向量。该算法先选择使得加权J2判据取较大值的L个特征放入已选特征子集，再根据冗余向量删除已选特征子集中冗余性较大的R个特征，如此循环，直至结束。仿真实验表明，该算法优于mRMR和NMIFS等算法。