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雷达辐射源识别作为雷达侦察中的关键环节，在雷达对抗中具有十分重要的作用。其任务是基于雷达数据库中样本对侦察得到的雷达信号进行分析，从而确定该辐射源的体制、状态、用途、型号、威胁等级等信息。随着雷达技术的发展，战场上随时可能出现新的雷达信号。模板匹配对未知数据无能为力，传统的机器学习方法也是以训练样本和测试样本同分布为假设前提，当难以获得足够多的训练样本时，不能训练出分类精度高的分类模型。如何对雷达数据库中没有的信号进行有效识别成为当前亟待解决的现实问题。本文以结构简单、全局最优的支持向量机为基本分类器，引入迁移成分分析算法，利用已有的相关雷达数据集辅助训练目标分类模型，使之对训练样本外数据具有更强的泛化能力，为实际战场上雷达辐射源信号识别提供了一种新思路。
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