La probabilidad baja de interceptación (LPI) en el reconocimiento de señales de radar bajo una relación señal-ruido (SNR) baja es una tarea desafiante dentro de los sistemas de reconocimiento electrónico, especialmente cuando se enfrentan con datos etiquetados escasos y recursos limitados. En este documento, presentamos un método de reconocimiento de señales de radar LPI basado en una Máquina de Vectores de Soporte (SVM) semi-supervisada. Primero, utilizamos la Transformada Multi-Synchrosqueezing (MSST) para obtener las imágenes tiempo-frecuencia de las señales de radar y realizar las operaciones de preprocesamiento necesarias. Luego, se extraen las características de la imagen a través de la Transformada Discreta de Ondículas (DWT), y la dimensión de las características se reduce mediante el análisis de componentes principales (PCA). Finalmente, las características de reducción de dimensionalidad se introducen en la SVM semi-supervisada para completar la clasificación y el reconocimiento de las señales de radar LPI. Los resultados experimentales demuestran que el método propuesto logra una alta precisión de reconocimiento a baja SNR. Cuando la SNR es -6 dB, su precisión de reconocimiento alcanza casi el 100%.