技术特征：
1.一种基于平滑图信号的多功能雷达工作模式识别方法，其特征在于，包括下列步骤：数据预处理；利用som算法对全局信号样本进行聚类；通过som的聚类结果生成平滑图信号；将所述平滑图信号进行节点分类。2.如权利要求1所述的基于平滑图信号的多功能雷达工作模式识别方法，其特征在于，在数据预处理的过程中通过均值与标准差对数据进行标准化处理。3.如权利要求1所述的基于平滑图信号的多功能雷达工作模式识别方法，其特征在于，在利用som算法对全局信号样本进行聚类的过程中，首先计算输入信号样本与各簇中心的距离，具体采用欧氏距离计算距离，与之距离最小的簇为优胜簇，然后调整优胜簇及其邻居簇的中心，最终完成对数据集拓扑映射。4.如权利要求1所述的基于平滑图信号的多功能雷达工作模式识别方法，其特征在于，在通过som的聚类结果生成平滑图信号的过程中，基于簇内样本全连接与相邻簇间样本部分连接的条件下，每次迭代时选择一个簇为主簇，将主簇所含样本集的样本作全连接处理，直至所有簇都曾被设为主簇。5.如权利要求1所述的基于平滑图信号的多功能雷达工作模式识别方法，其特征在于，在将所述平滑图信号进行节点分类的过程中，将所述平滑图信号的所有节点的特征向量输入图注意力网络，所述图注意力网络输出层通过对多头注意力取平均值得到样本所属工作模式。
技术总结
本发明涉及电子侦察技术领域，尤其涉及一种基于平滑图信号的多功能雷达工作模式识别方法，首先利用自组织映射算法的聚类结果以平滑图信号的方式表征全局信号样本，由于自组织映射算法聚类结果不仅能直接体现簇间拓扑关系，还能反映样本空间分布状况，且相邻簇在样本空间内也相邻，因此根据簇邻居关系生成的图信号具有平滑性，通过先将全局样本生成一个平滑图信号，解决工作模式样本不平衡问题；然后采用图注意力网络对上述图信号进行节点级数据融合与分类，完成监督数据不足情况下的多功能雷达工作模式识别任务。能雷达工作模式识别任务。能雷达工作模式识别任务。
技术研发人员：周陬 罗健 费文浩 王若楠 仇洪冰
受保护的技术使用者：桂林电子科技大学
技术研发日：2022.03.21
技术公布日：2022/6/24