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本文以雷达辐射源个体识别为研究背景，开展基于时频分析的辐射源信号检测和瞬时频率估计方法研究，为后续特征提取与识别处理提供基础，并对信号进行增强，以提高辐射源个体识别系统的性能。 针对辐射源信号检测问题，研究了基于时频分析的恒虚警检测以及基于频率归一化S谱的参数型检测算法。通过仿真信号和实测雷达信号的实验验证表明该算法能在较低信噪比下实现对信号的盲检测，并可以为后续处理提供信号的时变参数。 针对辐射源信号瞬时频率估计问题，本文通过引入频率尺度因子改进正交Hermite函数，将多窗时频分析方法推广到S变换中，提出一种基于修正Hermite函数的广义多窗S变换方法，并应用于复杂多分量辐射源信号的瞬时频率估计。实验结果表明该方法可以兼顾S变换和多窗时频分析方法的优良特性，与S变换、S-method和原始多窗S-method相比，能够有效提高IF估计精度、改善时频聚集性以及抑制交叉项的影响，可以实现辐射源信号IF的精确估计。 最后，在IF估计的基础上，采用改进S逆变换对信号进行重构，并以仿真雷达信号和实测雷达信号进行实验分析，结果表明在低信噪比环境下本文检测和重构方法依然能够保留信号的细微个体特征，同时可以较好地提高信噪比。