內容簡介：為了識別復雜新體制的正交頻分復用（OFDM）雷達信號，構造了一種基于相關性的快速濾波自適應提升（Fast Correlation-Based Filter Adaptive Boosting， FCBF-AdaBoost）聯合算法，并結合了頻域分析法的雷達信號識別方法。通過對頻域幅值屬性集進行離散化預處理后，該聯合算法首先對輸入的頻域數據中冗余和不相關的幅值數據進行篩選并剔除，構成降維后的頻域子集，再通過一種基于弱分類器集成的算法進行數據特征學習，最終通過大量雷達數據進行訓練模型，實現對雷達信號的分類。理論分析驗證了該算法的可行性，通過仿真實驗看出，在各信噪比下，所提出的算法對OFDM雷達信號識別的準確率隨著信噪比的增加明顯提高，可達到94%以上。
