技术特征：
技术总结
本发明属于雷达信号处理技术领域，特别涉及一种基于扩张残差网络的雷达辐射源识别方法及装置，该方法包含：对雷达信号进行时频分析，将雷达信号时域波形转换成二维时频图像；对时频图像进行预处理，获取深度学习网络的输入数据；构建扩张残差深度学习网络模型，针对输入数据，利用网络模型自学习信号时频图像特征并进行分类识别。本发明克服传统方法对噪声敏感、提取特征有效性和普适性低等问题，在信噪比较低的环境下，对复杂多类雷达信号仍能保持优异的识别效果；能够解决简单深度模型学习能力弱、混淆时频图像相似信号等问题，抗混淆性能好，识别结果精确，识别准确率高；同时可以应用到具有更多类别雷达辐射源识别，具有很强适应性和推广性。
技术研发人员：秦鑫;黄洁;查雄;陈世文;骆丽萍;王功明;邢小鹏;胡雪若白;苑军见
受保护的技术使用者：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
技术研发日：2019.04.04
技术公布日：2019.08.20