雷达作为现代战争上的全天候信息传感装备,已成为战场侦察监测、目标定向、武器制导的核心装备,在军民等诸多领域得到广泛应用。同时,雷达面临着各种电子对抗措施（Electronic Countermeasure,ECM）的威胁,特别是随着数字射频存储器（Digital Radio Frequency Memory,DRFM）技术的发展,基于DRFM的雷达有源欺骗干扰不仅能够从天线主瓣进入雷达系统,而且具有不需要大功率、与真实回波有极高的相似性的特性,给雷达探测能力的正常发挥造成极大威胁。为了减少有源欺骗干扰的威胁,特别是从主瓣进入雷达系统的干扰。本文深入研究了基于数字射频存储器常见的欺骗干扰的基本原理和特性,并结合图像处理技术,从时频域内对雷达有源欺骗干扰的识别与抑制展开了研究,主要包括:1、针对时频域内干扰与回波分离的情况,提出一种基于图像分割的抗欺骗干扰技术。首先,对接收到的雷达回波信号进行时频变换得到混合信号时频图,并对时频图进行灰度处理,将RGB三维数据信息转换为一维数据信息;其次,利用全局阈值以及Mask R-CNN对原始时频图中的信号进行检测分割处理,得到各信号时频图;然后,对分割后的图片提取颜色分量特征,并利用深度随机森林（Deep Random Forest,DRF）进行干扰识别;最后,基于识别结果及真实信号的位置信息设计二维时频滤波器,从而将干扰与噪声滤除。该算法不必对信号参数进行估计,计算复杂度低。实验结果表明,该算法在干信比（Jamming Signal Rate,JSR）大于3d B和小于-2d B时的干扰识别率能达到90%以上,而且当信噪比（Signal Noise Rate,SNR）大于10d B时干扰抑制后的信号与真实回波信号的相关系数达到94%以上。2、针对时频域内干扰与回波交叠的情况。提出一种基于盲源分离的抗欺骗干扰技术。首先,对接收的雷达回波信号进行时频变换得到混合信号时频图,并进行降维处理,同时,为降低时间复杂度以及确保输出有解,对降维后的数据进行中心化和白化处理;其次,利用梦境粒子群的独立分量分析算法求解分离矩阵,并利用分离矩阵对输入进行分离;最后,根据分离后的信号进行干扰识别,再基于干扰识别结果保留目标真实回波信号,丢弃干扰信号,实现干扰的抑制。实验结果表明,当信噪比大于10d B时,分离后的信号与真实回波信号的相关系数达到90%以上,当信噪比大于4d B时,干扰识别率达到90%以上。