1.一种基于多尺度视觉transformer的雷达工作模式识别方法，其特征在于：所述一种基于多尺度视觉transformer的雷达工作模式识别方法的步骤包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于多尺度视觉transformer的雷达工作模式识别方法，其特征在于：步骤一中对雷达脉冲数据集中的样本进行预处理，得到样本长度统一的雷达脉冲信号，其过程如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于多尺度视觉transformer的雷达工作模式识别方法，其特征在于：步骤二中将信号通过cwd变换转为时频图，其过程如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于多尺度视觉transformer的雷达工作模式识别方法，其特征在于：步骤三中通过将雷达脉冲时频图构成的数据集送入基于biformer的深度学习网络架构中进行训练以得到特征提取模块与分类模块，其过程如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于多尺度视觉transformer的雷达工作模式识别方法，其特征在于：步骤三中对于biformer模块中的双层路由注意力，其过程如下：
6.根据权利要求1所述的一种基于多尺度视觉transformer的雷达工作模式识别方法，其特征在于：步骤四中对经分选得到的测试雷达脉冲信号进行长度一致化预处理，得到与训练集样本长度一致的雷达脉冲信号。
7.根据权利要求1所述的一种基于多尺度视觉transformer的雷达工作模式识别方法，其特征在于：步骤五中将预处理后的雷达脉冲信号输入cwd变换模块得到时频图。
8.根据权利要求1所述的一种基于多尺度视觉transformer的雷达工作模式识别方法，其特征在于：步骤六中将时频图放入经步骤三训练后得到的多尺度特征提取模块，并输出至分类模块得到工作模式识别结果。