短时突发信号具有较强的抗截获性和保密性,在民用领域和军事领域得到了广泛的关注与应用,特别是在复杂的电磁对抗环境下表现出了其难以检测与识别的优势。本文针对短突发信号的检测与识别做了相关的研究,具体内容包括信号的检测、预处理、细微特征提取以及分类识别,论文的主要工作与贡献如下:(1)在对信号的预处理方面,研究了常用的插值算法,采用了三次样条插值算法对信号进行插值计算,以满足后续细微特征提取对过采样倍数的要求。(2)介绍了目前主要的信号存在性检测方法,采用基于前导序列的最大似然暂态检测算法,精确估计突发信号暂态过程的起止时刻。(3)分别提出了基于发射机暂态畸变和稳态畸变的细微特征提取算法:在暂态畸变特征提取中,建立暂态瞬时幅度畸变模型和暂态瞬时相位畸变模型,完成对信号暂态过程中瞬时幅度和瞬时相位的畸变特征的准确提取;在稳态畸变特征提取中,主要完成对信号稳态过程中调制畸变特征的准确提取。(4)在特征分类识别中,介绍了支持向量机相关概念,采用了基于支持向量机的分类算法,主要针对已知身份数据样本的细微特征完成目标分类器的训练学习,然后利用已训练好的分类器实现对未知属性信息的信号细微特征的分类识别。