本发明公开了一种基于隐马尔可夫模型的Q学习干扰决策方法。其具体步骤包括：生成训练集，训练隐马尔可夫模型，构建雷达工作模式识别器，设置威胁度值，构造判决器，搭建干扰决策系统，生成特征参数矩阵，将其作为干扰决策系统的输入，系统识别雷达工作模式，将识别结果输入到判决器，判断输入的雷达工作模式威胁度是否为所有威胁度中的最小值，若是，干扰过程结束，若否，干扰方通过Q学习算法进行干扰决策。本发明解决现有技术下雷达工作模式识别准确率低与决策依赖先验知识的不足，提高决策的时效性和有效性。