低截获概率雷达的出现提高了雷达在战场环境下的生存率和抗干扰能力,而脉冲压缩雷达作为低截获概率雷达的重要实现形式已经广泛应用于新型雷达体制中。因此,对于脉压雷达特征分析、识别和参数提取的研究已成为相关领域热点。本文围绕常见的脉冲压缩雷达样式,展开侦察处理技术的研究,全文可分为三个部分:1.介绍了典型调制信号（线性调频信号、双线性调频信号、正弦调频信号、偶二次调频信号、相位编码信号）的数学模型并分析了每种调制信号的时频特征,为后文的分类识别提供划分样本空间的素材;介绍了经典的时频分析工具,包括短时傅里叶变换和小波变换;最后引入了常用的信号预处理方法:短时滤波和小波降噪。2.研究了两种经典的调制识别算法,并在其基础上进行了改进。改进后的算法主要实现对上述五种信号的分类。首先,针对传统的算法提取时频曲线困难,提出将I-Rife正弦波频率估计算法与短时傅里叶变换相结合,极大地提高了时频曲线恢复效果,仿真证明在SNR＞2d B条件下可实现信号调制识别。此外,针对传统的瞬时自相关谱法做出了改进,在峰值统计前加入了短时滤波降噪,使得自相关谱特征更加明显,系统抗噪声性能进一步提高,仿真证明在SNR＞0d B时可达到90%的识别率。3.针对每种调制信号的特点研究了几种经典的参数估计方案,对其中两种方案进行了改进并且仿真验证了其改进后方案的优越性。其一,将传统的分数阶傅里叶变换与自相关谱分析法结合起来运用于线性调频信号的参数估计。改进后的算法在自相关谱法得到的粗估计值基础上进行二次细搜索,兼具良好的估计精度和较快的分析速度。其二,对立方相位函数估计偶二次调频信号时实时性差且估计性能不稳定的缺陷提出了改进。改进后的方案通过结合快速傅里叶变换减少了计算量,并且在计算过程中使用全体样本提高了算法的稳定性。本文从减少计算量、提高实时性的角度出发,对已有参数估计算法进行了改进,使其算法能够顺利应用于工程实践中。