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摘要
针对复杂电磁环境中，雷达干扰信号在低干噪比条件下识别率低，干扰样本难以大量获取用于训练的问题，提出一种基于Attention机制、迁移学习和残差神经网络的雷达干扰感知方法。模型以干扰与回波的时频域数据为输入，自动提取特征并做出类型判断。实验结果表明，模型实现了低干噪比、小样本训练条件下的雷达干扰有效感知识别，Attention机制和迁移学习能够有效提高感知识别正确率，识别性能相较于传统机器学习模型与未改进过的神经网络模型鲁棒性更好，更加精确。
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单位空军工程大学
