本发明属于雷达探测技术领域，公开了一种基于深度学习的多核函数混叠雷达辐射源识别方法和系统。方法包括以下步骤：S1、采样，对采样信号进行滤波和去噪预处理；S2、将预处理后的采样信号输送到指数型核函数的时频分析函数中进行一次时频处理，转化为二维时频图像；S3、将二维时频图像发送至基于卷积神经网络训练生成的雷达辐射源识别模型中进行类别预判断；S4、根据类别预判断结果，确定需要二次判别的采样信号，并对需要二次判别的采样信号进行二次时频处理；S5、将二次时频处理后得到的二维时频图像发送至雷达辐射源识别模型中进行类别判断。本发明可以提高辐射源识别的准确度，而且处理过程直接系统化，简单实用且有效。