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摘要：本发明公开了一种基于Transformer的雷达信号干扰样式识别方法与系统，所述方法包括：对接收到的时序雷达信号数据进行固定点数的划分及分割；将分割后的数据进行重排以及1×1的卷积后，得到预处理后的特征数据；将特征数据通过层数为D1的Transformer模块的特征增强、平均池化以及层数为D2的由全连接层和PReLu激活函数组成的深层感知机后，最后经过SoftMax模块输出各干扰样式的输出概率，选取其中概率最高的作为其干扰样式。本发明网络参数规模小，可实现对雷达信号干扰样式的快速、高效识别。
主权项：1.一种基于Transformer的雷达信号干扰样式识别方法，其特征在于，包括以下步骤：将接收到的时序雷达信号进行分割及重排，使时序信号变成具有相同维度的时序向量，包括：记接收到的雷达信号为s[n]，每一帧雷达信号有N个采样点，设定分割长度为K，将每一帧信号分为L＝NK个连续的向量，将这L个向量重排，则每一帧信号s[n]被重排为重排后的信号Sr由连续的L个K维向量组成；对时序向量进行1×1的卷积，进行初步的特征提取；将特征提取后的时序向量经过层数为D1的Transformer模块进行深度的特征增强及提取，每个Transformer模块包括多头注意力机制、残差连接和归一化、全连接层，多头注意力机制将长度为K的输入向量均匀的分为H个子向量，对每个子向量均进行独立的自注意力机制计算，并将各输出向量进行拼接得到最终输出向量；该最终输出向量经过残差连接和归一化、全连接层，得到特征增强后的数据C为1×1的卷积的通道数，L为分割后的向量数目，K为分割长度；将深度特征提取后的数据通过平均化进行降维，表示为： 其中，将降维后数据通过一个深度为D2由全连接层和PReLu激活函数组成的深层感知机后，通过SoftMax模块输出各个干扰样式的概率，选取其中概率最大的作为其干扰样式。
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百度查询： 南京航空航天大学 一种基于Transformer的雷达信号干扰样式识别方法与系统
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