针对雷达辐射源个体识别准确率低、抗噪性能差和训练时间长的问题，提出了一种注意力机制和卷积神经网络相结合的方法。首先根据雷达发射机功率放大器的硬件差异，建立雷达辐射源的系统模型；其次，对雷达信号进行双谱分析，得到的双谱图作为网络输入；然后，将注意力机制引入优化后的卷积神经网络，提高对个体特征的学习能力；最后，与现有方法对比，验证算法的有效性。实验证明，相比卷积神经网络，所提方法识别准确率提高5%,训练时间缩短一半。
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