【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及雷达信号处理，尤其涉及一种转换器模型(transform,tr)-残差注意力图卷积神经网络(residual attention graph convolutional network,ragcn)-特征选择融合机制(feature selection fusion mechanism,fsfm)的信号分选方法及系统。
技术介绍
1、雷达辐射源信号分选(radar emitter signal sorting,ress)是雷达侦察信号处理中的重要组成部分，主要用于将相互交错的多部雷达辐射源信号进行分离，为后续型号识别、状态识别、干扰决策等提供可靠的信息。ress的基本原理是利用不同辐射源脉冲在时域、频域、空域等的特征差异，将参测后的脉冲流分离成多个雷达辐射源。在雷达辐射源信号分选过程中，每一个脉冲通常用一个包含5维参数的脉冲描述字(pulse descriptiveword,pdw)表征，5维参数的pdw包括：到达方向(direction of arrival,doa)、到达时间(time of arrival,toa)、...
【技术保护点】
1.一种TR-RAGCN-FSFM的信号分选方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据节点集合和边集合，建立所述归一化的脉冲序列的无向图，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述各脉冲、K最近邻算法和所述邻接矩阵，确定加权邻接矩阵，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述归一化的脉冲序列依次进行位置编码，利用Transformer编码和解码，提取出各节点的时序特征，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据残差注意力图卷积...
【技术特征摘要】
1.一种tr-ragcn-fsfm的信号分选方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据节点集合和边集合，建立所述归一化的脉冲序列的无向图，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述各脉冲、k最近邻算法和所述邻接矩阵，确定加权邻接矩阵，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述归一化的脉冲序列依次进行位置编码，利用transformer编码和解码，提取出各节点的时序特征，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据残差注意力图卷积神经网络ragcn模型、所述无向图以及对应的所述加权邻接矩阵，提取所述各节点的结构性特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：石晓然，张致忠，傅易铭，周峰，张振熙，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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