Apuntando al problema actual de que es difícil lidiar con un emisor de radar desconocido en el proceso de identificación de emisores de radar, proponemos un método de identificación de emisor de radar desconocido basado en aprendizaje semi-supervisado y transferencia de conocimiento. Primero, construimos el modelo de máquina de vectores de soporte (SVM) basado en transferencia de conocimiento, utilizando la información de las muestras etiquetadas en el dominio fuente para entrenar en el dominio objetivo, lo que puede resolver el problema de que los datos de entrenamiento y los datos de prueba no satisfacen la hipótesis de misma distribución. Luego, diseñamos un algoritmo de co-entrenamiento semi-supervisado utilizando la información de las muestras no etiquetadas para mejorar el efecto de entrenamiento, lo que puede resolver el problema de que datos etiquetados insuficientes resultan en un entrenamiento inadecuado del clasificador. Finalmente, combinamos el método de transferencia de conocimiento con el método de aprendizaje semi-supervisado para la tarea de identificación de emisor de radar desconocido. Los experimentos de simulación muestran que el método propuesto puede identificar efectivamente un emisor de radar desconocido y aún mantener una alta precisión de identificación dentro de un cierto rango de error de medición.