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雷达辐射源分选作为电子侦察的重要组成部分，在电子对抗较量中起到至关重要的作用。目前随着新体制雷达的大量涌现和电磁环境越来越复杂，传统的雷达辐射源分选技术已不能满足要求，无法适应电子战密集复杂多变的电磁环境，对雷达辐射源分选的发展提出了新的挑战。 独立分量分析作为近些年来迅速发展的一种非常有效的盲源分离理论，能够在混合过程和源信号均未知的情况下，仅依靠源信号统计独立假设条件，从观测信号中估计或恢复出源信号。基于此特性独立分量分析理论被广泛应用于语音处理、信号处理、图像处理等相关领域。本文在对独立分量分析理论进行深入研究的基础上，重点研究了独立分量分析理论在雷达辐射源分选中的应用。本文主要工作如下： 1、介绍了独立分量分析问题的发展历史、研究现状与实际应用，并对独立分量分析的相关理论和模型进行了详尽描述，包括独立分量分析的数学定义、假设条件、相关数学概念和评价指标等。然后在此基础上对独立分量分析算法的原理进行了深入的学习与研究。 2、研究了线性瞬时混合信号的盲分离模型，根据独立分量分析理论的判断准则，分析推导了信息极大化Infomax算法、负熵最大化FastICA算法、联合对角化JADE算法等独立分量分析算法，研究给出了算法的具体实现步骤，进行了不同分布的瞬时混合信号盲分离仿真实验，实验仿真验证了算法的有效性，并对不同算法的分离性能进行比较总结。 3、在当代复杂多变的电磁环境下，分析了传统雷达辐射源分选算法的缺陷与不足，针对这些存在的不足在雷达阵列接收模型和独立分量分析理论的基础上，研究了基于 ICA信号盲分离与传统分选算法相结合的雷达辐射源分选算法的可能性，采用基于负熵最大化FastICA算法与PRI变换算法进行了雷达辐射源分选仿真实验，实验结果验证了算法可行性和有效性。 本文对独立分量分析理论和雷达辐射源分选进行了深入的研究，针对传统雷达辐射源分选的问题，着重研究了基于独立分量分析辐射源分选算法，有效地解决了存在的问题，为雷达辐射源分选提供了一个新的思路。