摘要：隨著現代技術不斷更新,雷達種類及相關技術得到不斷發展,雷達輻射源信號的識別逐漸成為一個十分重要的研究領域。該文主要針對輻射源信號識別中的調制類型識別問題,從數據能量角度出發,在奇異值分解(Singular Value Decomposition, SVD)基礎上進行優化,提出基于權重歸一化奇異值分解特征提取算法。該文從奇異值分解的濾波效果、數據矩陣行數對分解結果的影響及不同分類模型識別效果等方面進行分析。實驗結果表明該算法對常用雷達信號有較好濾波和識別效果,在–20 dB條件下濾波重構信號與原始信號余弦相似度值仍保持在0.94左右,在判別置信度?為0.65條件下識別正確率仍維持在97%以上。此外實驗還表明相對于傳統PCA算法,基于權重歸一化奇異值分解特征提取算法擁有更好的魯棒性。