针对雷达信号调制类型多样且识别成功率较低，提出一种基于瞬时频率特征提取的雷达信号快速识别新算法。首先利用短时傅里叶变换（STFT）对信号进行特征提取，将提取到的特征进行排列组合，最后把重新组合的特征作为GRNN神经网络的输入向量对其进行调制类型的识别。其中，通过改进GRNN神经网络的输入输出部分，使得最后的输出结果为各组合特征输入向量所得结果的最优值。通过计算机仿真，对上述方法进行了验证，并分析了GRNN神经网络的结构和性能与BP神经网络进行了比较。仿真结果表明，在雷达信号调制类型识别中应用GRNN神经网络能大幅提高其识别效率，并拥有明显优于BP神经网络的分类性能。