本发明提供的一种基于后验概率支持向量机的雷达有源干扰在线识别方法，通过提取时域、频域以及时频域的第一特征；计算干扰类别之间第一特征的可分性测度从而筛选出可行性测度强的第二特征，之后根据总熵以及噪声再次筛选出确定度大以及噪声稳健性好的干扰特征，从而对分类器进行线下训练；最后选择后验概率满足置信度条件的样本更新训练所述SVM分类器实现在线训练。本发明能够更新过程中持续积累线下训练样本和线上测试样本的知识，并利用这些知识提高将来的学习和分类性能，因此本发明在有限样本条件下可以提高雷达有源干扰在线识别性能。