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雷達輻射源識別作為雷達偵察中的關鍵環節，在雷達對抗中具有十分重要的作用。其任務是基于雷達數據庫中樣本對偵察得到的雷達信號進行分析，從而確定該輻射源的體制、狀態、用途、型號、威脅等級等信息。隨著雷達技術的發展，戰場上隨時可能出現新的雷達信號。模板匹配對未知數據無能為力，傳統的機器學習方法也是以訓練樣本和測試樣本同分布為假設前提，當難以獲得足夠多的訓練樣本時，不能訓練出分類精度高的分類模型。如何對雷達數據庫中沒有的信號進行有效識別成為當前亟待解決的現實問題。本文以結構簡單、全局最優的支持向量機為基本分類器，引入遷移成分分析算法，利用已有的相關雷達數據集輔助訓練目標分類模型，使之對訓練樣本外數據具有更強的泛化能力，為實際戰場上雷達輻射源信號識別提供了一種新思路。
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