通信电台个体识别是目前通信对抗领域的研究热点之一,它主要根据各个电台在硬件上存在着的细微差异,从大量通信信号中提取出区分每个电台的个体特征的方法,实现对电台的分析、识别和监测。运用电台个体识别技术,可以在复杂的战场电磁环境中监测敌方电台的活动,分析哪些电台是敌方重要电台,并进行有重点的侦收、电子干扰和军事打击。通信电台个体识别已经成为电子侦察领域一个重要的课题。通信电台个体特征的研究在电台个体识别中至关重要。本文针对相同型号和相同工作模式的通信电台,通过稳态通信信号的个体特征分析对电台个体识别问题展开研究。从其产生机理出发,研究了通信设备在稳定工作状态下载频偏差特性、调制参数特性以及杂散特性的个体差异,并对电台信号的高阶谱特征进行了提取,具体分析了信号积分双谱特征算法,利用外场实测数据进行了仿真实验。提出了电台信号的短时三谱特征提取算法,并通过实测电台数据验证了所提算法的优良性能。本文主要完成以下几个方面的工作：(1)研究了基于电台频率特性和杂散特征的信号个体特征提取方法。载频偏差和码速率估计结果显示电台频率特性可以作为通信电台个体特征之一。并利用高阶J特征和谱对称特征算法提取电台杂散特征,实验结果表明提取的特征具有一定的聚类性。(2)研究了基于双谱特征的电台个体特征提取方法。对四种积分双谱特征提取算法进行了分析和比较。并用实测数据进行仿真实验,实验研究表明：积分双谱特征可以作为信号细微特征对电台进行识别,但分类效果不是很好。(3)针对普通双谱特征识别率较低的问题,提出了短时三谱特征提取算法。并用实测数据对算法进行仿真实验,实验结果表明,信号短时三谱特征与积分双谱特征相比具有更好的稳定性和识别率。