【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于雷达信号分选领域，具体涉及一种融合聚类与时间融合transformer网络模型（temporal fusion transformer，tft）的雷达信号智能分选方法。
技术介绍
1、随着电子对抗的不断升级，信号环境日益复杂，对未知雷达信号进行快速、准确的分选已成为现代电子战中的关键任务。雷达信号分选作为雷达侦察与信号处理技术的核心步骤，通过提取雷达辐射源的特征，实现信号的识别与分类，为决策提供重要信息支持。先进的识别技术能够快速检测和解析雷达的调制模式和参数，从而判断其功能。随着电子技术的飞速发展和复杂调制模式雷达的不断涌现，当前的电磁和空间环境变得更加复杂多样，这为雷达信号的分选与识别带来了挑战。在这样的电磁环境下，如何实现实时、准确的雷达信号分选与识别，已成为雷达侦察领域研究的重要方向。
2、当前主流的雷达信号分选算法涵盖了多种技术路径，涵盖从传统方法到人工智能的广泛应用。脉冲描述字（pdw）分类算法，如k均值聚类、模糊c均值聚类以及密度聚类（如dbscan），通过对雷达脉冲的参数进行聚类分析，在聚类的基...
【技术保护点】
1.一种智能化雷达信号分选方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的智能化雷达信号分选方法，其特征在于，步骤1所述雷达脉冲序列由脉冲描述字PDW组成，提取PDW参数中的脉冲到达角AOA、脉冲宽度PW和脉冲达到时间TOA构建
3.根据权利要求2所述的智能化雷达信号分选方法，其特征在于，所述雷达脉冲序列中，还包括，将多部雷达脉冲序列按照TOA值进行升序排列。
4.根据权利要求3所述的智能化雷达信号分选方法，其特征在于，所述脉冲宽度统计直方图模块实现过程如下：
5.根据权利要求4所述的智能化雷达信号分选方法，其...
【技术特征摘要】
1.一种智能化雷达信号分选方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的智能化雷达信号分选方法，其特征在于，步骤1所述雷达脉冲序列由脉冲描述字pdw组成，提取pdw参数中的脉冲到达角aoa、脉冲宽度pw和脉冲达到时间toa构建
3.根据权利要求2所述的智能化雷达信号分选方法，其特征在于，所述雷达脉冲序列中，还包括，将多部雷达脉冲序列按照toa值进行升序排列。
4.根据权利要求3所述的智能化雷达信号分选方法，其特征在于，所述脉冲宽度统计直方图模块实现过程如下：
5.根据权利要求4所述的智能化雷达信号分选方法，其特征在...
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