为识别复杂体制雷达辐射源信号。提出了一种基于小波脊频级联特征提取的信号识别方法．该方法采用新的小波原子和脊线检测策略提取信号的脊频特征，并提取其级联特征作为信号识别向量．仿真结果表明，采用级联特征能有效地识别辐射源信号，当信噪比为5 dB时，识别率达95％以上．与传统小波和现有方法相比，所提出的方法具有更好的信号识别效果．

为了提高神经网络对分布复杂的雷达信号类型的识别率，提出一种结合小波变换、互信息特征选择及神经网络的分类新方法。首先利用小波变换对信号进行特征提取，然后通过基于互信息的特征选择来对特征进行选择，最后把选择出的特征作为神经网络的训练样本对其进行辐射源类型的识别。仿真结果显示，该方法能够利用较少的特征值得到较高的识别正确率。