雷达信号在采集或者传输的过程中，往往会引入不同程度的噪声，这就为后面的信号分析、阈值分割、特征提取等带来很大的难度，信号去噪便成为雷达信号处理中非常重要的一环。近年来，信号的恢复和去噪引起了广泛地研究兴趣。本文针对局部信号受混合噪声影响较大情况下，以线性与非线性方法结合为代表的滤波方法依赖单阈值判断脉沖点和高斯点存在一定误差，以致往往不能彻底隔离脉冲点，或不能以尽可能多的高斯点参与平滑而导致滤波性能下降的问题进行了相关研究分析，通过引入模糊滤波算法和通过对尺度参数因子在信号整体和局部领域的特性分析研究改进了模糊滤波算法，解决了局部区域混合噪声强度较大时滤波性能下降的问题，仿真实验结果验证了改进算法的有效性。文章首先简单介绍本文的项目背景以及研究课题来源，接着简单介绍了常用的信号滤波方法和滤波性能评价准则；第二章对各种线性与非线性方法结合的滤波方法在雷达信号滤波方面进行了仿真实验和性能分析，重点对单阈值下滤波方法不能很好地适应局部噪声类型特性的变化作了分析研究；第三、四章引入变权值的模糊滤波算法，并从尺度参数因子β在整体和局部两方面对不同噪声数据类型的滤波特性进行了研究分析，根据β在较小数值下对初始聚类中心的数据特性较好体现的特点提出了相应的FWA滤波改进算法，仿真实验验证了改进算法的有效性。最后第五章总结全文，并对文章中一些问题提出了新的想法和见解。