【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于雷达侦察，具体涉及一种基于对比conformer的小样本标注雷达脉内调制识别方法及系统，本专利技术可用于电子侦察领域。
技术介绍
1、随着雷达技术的快速演进，雷达设备的数量和种类不断增加，雷达脉内调制方式变得愈加多样化和复杂。同时，雷达信号的正常工作所需的信噪比门限也在逐渐下降，使得仅仅依赖单一特征无法充分提取用于识别的特征。因此，精确识别脉内调制方式变成了一项重大且复杂的任务。
2、传统的脉内调制识别方法主要是基于特征提取的方法，其准确性主要依赖于人工特征提取算法，如高阶累积量、周期谱、瞬时频率特征、小波变换特征和wigner ville分布特征等。尽管这些算法在高信噪比情况下表现良好，但它们也有共同的缺点。首先，它们的计算复杂度通常较高，导致系统响应速度较慢；其次，在信噪比较低时，分类成功率通常较低；第三，这些算法的识别阈值通常对信号参数过于敏感。这些缺点极大地限制了此类算法的实际使用。
3、与传统的特征提取方法相比，基于深度学习的解决方案可以克服几乎所有传统方法的缺点。目前常用的深度学习方式有...
【技术保护点】
1.基于对比Conformer的小样本标注雷达脉内调制识别方法，其特征是包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于对比Conformer的小样本标注雷达脉内调制识别方法，其特征在于，步骤S1具体如下：
3.根据权利要求1所述基于对比Conformer的小样本标注雷达脉内调制识别方法，其特征在于，步骤S2具体如下：
4.根据权利要求1所述基于对比Conformer的小样本标注雷达脉内调制识别方法，其特征在于，步骤S3具体如下：
5.根据权利要求1-4任一项所述基于对比Conformer的小样本标注雷达脉內调制识别方法，其特...
【技术特征摘要】
1.基于对比conformer的小样本标注雷达脉内调制识别方法，其特征是包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于对比conformer的小样本标注雷达脉内调制识别方法，其特征在于，步骤s1具体如下：
3.根据权利要求1所述基于对比conformer的小样本标注雷达脉内调制识别方法，其特征在于，步骤s2具体如下：
4.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：韦亮，陈海龙，孙闽红，李敏乐，仇兆炀，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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