【技术实现步骤摘要】
雷达脉冲信号分类方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及计算机
，特别是涉及一种雷达脉冲信号分类方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
在复杂电磁环境下，侦察情报具有大数据、小样本和不完备特性。随着雷达辐射源数量和种类的急剧增加，时域、频域以及空域电磁环境日益复杂，侦察情报数据呈指数增加，使得情报处理工作量急剧增加。对侦察情报数据通常是区分雷达发射的电磁波形的样式，以确定雷达工作的探测目的，比如，扫描、跟踪、测距以及测速等。传统方式中，是基于数据驱动的分类算法对雷达脉冲信号进行分类处理。但是基于数据驱动的分类算法需要大量已标注数据进行模型训练，难以应对现阶段复杂电磁环境下侦察数据的大数据、小样本和不完备特性，从而，使得雷达脉冲信号的分类准确性较低。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提升分类准确性的雷达脉冲信号分类方法、装置、计算机设备和存储介质。一种雷达脉冲信号分类方法，所述方法包括：获取待分类脉冲信号；对待分类脉冲信号进行...
【技术保护点】
1.一种雷达脉冲信号分类方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取待分类脉冲信号；/n对所述待分类脉冲信号进行转换，得到对应所述待分类脉冲信号的图像数据；/n通过雷达脉冲信号分类网络对所述图像数据进行分类处理，得到所述待分类脉冲信号中各雷达脉冲信号的分类结果，所述雷达脉冲信号识别网络是基于小样本分类训练方式训练生成的。/n
【技术特征摘要】
1.一种雷达脉冲信号分类方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待分类脉冲信号；
对所述待分类脉冲信号进行转换，得到对应所述待分类脉冲信号的图像数据；
通过雷达脉冲信号分类网络对所述图像数据进行分类处理，得到所述待分类脉冲信号中各雷达脉冲信号的分类结果，所述雷达脉冲信号识别网络是基于小样本分类训练方式训练生成的。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待分类脉冲信号进行转换，得到对应所述待分类脉冲信号的图像数据，包括：
按照预设分组条件对所述待分类脉冲信号的各雷达脉冲信号进行分组，得到多组雷达脉冲信号；
基于各组雷达脉冲信号中各雷达脉冲信号的各类信号参数，确定对应各雷达脉冲信号的各类信号参数的第一图像通道参数、第二图像通道参数以及第三图像通道参数；
根据所述第一图像通道参数、所述第二图像通道参数以及所述第三图像通道参数，生成对应所述待分类脉冲信号数据的图像数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述按照预设分组条件对所述待分类脉冲信号的各雷达脉冲信号进行分组，得到多组雷达脉冲信号之后，还包括：
从各组雷达脉冲信号中筛选出满足预设条件的多类目标信号参数，并得到对应各组雷达脉冲信号的各组待转换雷达脉冲信号；
所述基于各组雷达脉冲信号中各雷达脉冲信号的各类信号参数，确定对应各雷达脉冲信号的各类信号参数的第一图像通道参数、第二图像通道参数以及第三图像通道参数，包括：
基于各组待转换雷达脉冲信号中各雷达脉冲信号的各类目标信号参数，确定对应各雷达脉冲信号的各类目标信号参数的第一图像通道参数、第二图像通道参数以及第三图像通道参数。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述第一图像通道参数的生成方式包括：
基于各组雷达脉冲信号中的多个雷达脉冲信号，确定各组雷达脉冲信号中各类信号参数的组内最大值和组内最小值；
根据各类信号参数的组内最大值和组内最小值，确定与各类信号参数对应的各组内最值差；
根据各类信号参数对应的各组内最值差以及各雷达脉冲信号的各类信号参数，确定对应各雷达脉冲信号的各类信号参数的第一图像通道参数。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据各类信号参数对应的各组内最值差以及各雷达脉冲信号的各类信号参数，确定对应各雷达脉冲信号的各类信号参数的第一图像通道参数，包括；
判断当前类信号参数的组内最值差是否小于或等于预设阈值；
当所述当前类信号参数的组内最值差小于或等于所述预设阈值时，则根据当前脉冲信号的当前类信号参数以及所述当前脉冲信号所在的组雷达脉冲信号数据中所述当前类信号参数的最小值，确定对应所述当前脉冲信号的当前类信号参数的第一图像通道参数；
当所述当前类信号参数的组内最值差大于所述预设阈值时，则根据所述当前脉冲信号的当前类信号参数、所述当前脉冲信号所在的组雷达脉冲信号数据中所述当前类...
【专利技术属性】
技术研发人员：田广，姚军，封加波，尹俊平，岳玉芳，姬利海，沈卫超，宋磊，
申请(专利权)人：上海朱光亚战略科技研究院，
类型：发明
国别省市：上海;31
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