雷达信号的脉内调制识别一直是电子对抗的关键技术和难题。现代雷达为了同时获得大探测距离和高距离分辨率，大量使用具有大时间带宽积的线性调频或相位编码信号等复杂调制信号，甚至一些新型体制雷达用了更为复杂的多相编码信号或调频/调相复合信号。雷达信号调制类型越来越复杂给信号脉内调制识别带来了很大的挑战。如何实现复杂调制信号脉内识别成为了脉内识别的关键问题。本文针对复杂调制信号实时脉内识别进行了深入研究，主要内容如下:　　1.研究了常见的脉内识别方法，如:直接特征提取法、短时傅立叶变换法、小波变换法和相位差分方法。介绍了这些算法的原理和识别过程，并分析了它们的优缺点。此基础上，综合考虑算法的识别能力、算法复杂度和是否适合硬件实现，最终选定了相位差分方法。　　2.深入研究了相位差分方法的原理以及不同信号的相位差分曲线。提出了一种新的相位解模糊方法，并给出理论分析;然后，根据不同信号的相位差分时频曲线的特点，提取了用于识别的特征，并给出了脉内识别处理流程。仿真结果表明，本文提出的脉内识别算法可以有效地识别常规(MP)、线性调频(LFM)、V型调频(VFM)、频移键控(FSK)和相位编码(PSK)信号，并且可以在信噪比(SNR)大于等于5dB的条件下识别多相编码信号。　　3.利用C综合和VxWorks开发工具，基于Zynq7000平台对实时脉内识别算法进行实现，验证了该算法的实时性。　　4.对复杂信号的实时脉内识别做了总结，并对脉内识别的发展进行了展望。　　本文主要研究了基于相位差分方法的复杂调制信号实时脉内识别问题，并通过仿真分析和硬件实现验证了算法的识别能力和算法的实时性，为后续的理论研究和工程实现提供了参考。