随着科学技术的迅猛发展,雷达技术的日新月异,各种新体制雷达的投入使用,使得电磁环境异常复杂,基于传统五参数(载频、脉冲幅度、脉冲宽度、脉冲到达时间、脉冲到达方向)的分选识别正面临越来越大的挑战。针对已经出现的各种复杂体制雷达辐射源信号,国内外学者提出了许多新的特征分析方法,如何从这些特征中选取分选识别能力较优的特征参数,以弥补传统五参数在雷达辐射源信号分选识别上的不足,具有重要的理论和现实意义。本文以三种不同干扰因素分析雷达辐射源信号入手,提取特征参数,从稳定性、可分性和识别率置信度三方面设计评价指标,并建立基于云模型的多目标决策模糊评价模型对特征进行综合评价研究。本文的主要工作和研究成果为：1、论述和分析了雷达辐射源信号的特征评价以及国内外对特征评价的研究成果和需要解决的问题,并给出特征综合评价模型,作为本文的研究思路。2、阐述和分析了六种常用的雷达信号及其数学模型和小波包能量特征、时频原子特征和瞬时频率级联特征等三种特征提取算法。其中鉴于小波包特征参数维度过高,以及存在特征冗余和空包的问题,采用ReliefF算法和SBS序列后向搜索算法进行小波包特征的选择,利用ReliefF算法对特征参数集的分选识别能力进行评价,得出分选能力较优的特征参数集,通过SBS序列后向搜索算法得出最优的特征参数组,达到降低特征维数和计算复杂度的目的。3、从噪声干扰、多径干扰和杂波干扰三方面研究和建立雷达信号数学干扰模型,并进行仿真实验,分别提取出三种特征数据,为指标设计准备基础数据。从稳定性、可分性和识别率置信度等三个方面建立和设计特征的评价指标,给出各个指标的数学模型和仿真算法。特征的稳定性包括特征值的稳定性指标和正确识别率对不同干扰因素的敏感性指标等两个方面；特征的可分性包括基于多维特征模糊度和模糊熵建立的模糊度综合指标和模糊熵综合指标；特征的置信度包括正确识别率基于F分布的置信区间指标和基于Z分布的置信区间指标。最后,仿真实验得到各干扰因素下指标的数据,为下一步的综合评价提供基础数据。4、建立基于云模型的多目标模糊决策评价模型,利用建立的指标体系对特征的效能进行综合评价。通过仿真实验表明,该模型能较好的融合特征评价过程的随机性和模糊性,可以比较全面、直观的评价出特征的效能,从而为添加新的特征来弥补传统五参数的不足提供了一种新的理论依据。