自从雷达被发明以来,有许多的研究人员致力于提升雷达的工作性能。随着电磁领域研究的不断深入,现代战争逐渐转变为电磁领域的争夺战,雷达的作用越来越显著。同样地,对雷达进行干扰决策使其不能正常工作也成为电子对抗过程中的重要一环。传统的干扰大多是根据实时接收到的雷达数据进行分析结合干扰策略库进行干扰决策,这种数据驱动的干扰决策算法对数据的要求高且只能在作战中的雷达设备使用已经记录过的参数时实施有效干扰。但是在对抗过程中,还有很多先验知识信息,且雷达设备往往会使用一些新的参数组合,如何在这种情况下将知识信息引入到干扰决策过程中进行干扰决策具有重要的研究意义。本文对对抗过程中的先验知识信息进行了分析,结合一定的数学模型,实现知识信息与雷达干扰决策过程的结合。本文的主要工作和贡献包括以下三个方面:第一,基于雷达回波信号的数学模型,研究雷达接收信号的处理过程和雷达干扰信号模型。首先基于线性调频信号,对雷达回波信号模型进行了分析,并以此为基础,研究了雷达接收处理流程中的脉冲压缩和动目标处理手段,通过仿真分析处理之后的信号波形。其次,对压制式干扰信号中的噪声调幅、噪声调频信号和欺骗式干扰信号中的距离欺骗、速度欺骗式信号进行了数学建模,并结合仿真波形对不同干扰信号的特性进行了分析。第二,研究雷达系统知识的建模和表征技术以及知识在雷达干扰决策过程中的应用。在分析了雷达系统知识的特点后,利用知识图谱和图谱嵌入算法实现对知识信息的建模和表征。通过引入贝叶斯网络和数据-知识融合网络完成雷达设备推理和工作状态的推理过程,基于两部分的推理结果和干扰决策库,提出了一种基于知识信息的干扰决策算法,实现知识信息在干扰决策过程中的应用。第三,构建对抗仿真系统验证干扰决策方法的有效性。通过对雷达方工作的建模以及干扰方干扰决策的建模,结合雷达接收处理的底层信号模型,构建对抗仿真系统。通过仿真验证基于知识的雷达干扰决策方法和数据驱动的基于模板匹配的干扰决策方法的干扰性能,结果显示,在已知雷达工作状态上两者的性能几乎一致,而在未知雷达工作状态上,基于知识的干扰决策方法的干扰性能比基于模板匹配的干扰决策方法的干扰性能平均提升了7.61%。