基于GNN与注意力机制结合的雷达工作模式识别方法技术

技术编号：44173812 阅读：48 留言：0更新日期：2025-02-06 18:19

本发明专利技术涉及一种基于GNN与注意力机制结合的雷达工作模式识别方法，属于雷达信号分类技术领域，该方法包括以下步骤：输入雷达工作模式脉冲数据集，将其映射为多个具有特征的雷达脉冲序列数据；构建含有注意力机制的GNN网络，初始化目标节点，把具有目标特征的雷达脉冲序列数据输入到目标节点中；GNN网络使用注意力机制提取目标节点周边信息的上下文向量，并根据周边信息的上下文向量补充更新目标节点；将GNN网络输出的最终的目标节点输入到由两层全连接层和激活函数构成的分类模型中，预测目标节点的雷达工作模式分类。本发明专利技术显著提升了雷达工作模式识别的准确性和鲁棒性，克服了单一GNN模型在雷达信号处理中的局限性。

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【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于雷达信号分类，具体涉及一种基于gnn与注意力机制结合的雷达工作模式识别方法。

技术介绍

1、雷达工作模式识别，即rwr(radar warning receiver)、elintr(electronicintelligence receiver)及esm(electronic support measurement)等无源探测系统通过截获与分析雷达信号，识别雷达当前工作模式。

2、根据雷达信号序列特定的波形字段语义，识别雷达的工作模式。雷达工作模式识别的难点主要体现在两个方面：(1)雷达信号序列包含的信息密度大，其信号前后联系紧密，在不联系上下文的情况下容易对单个波形语义进行误判；(2)信息量大，信息杂乱且不够聚焦，无法快速准确的识别到有关系的信息。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种基于gnn与注意力机制结合的雷达工作模式识别方法，以解决现有雷达工作模式识别容易对单个波形语义进行误判、无法快速准确的识别到有关系的信息的问题。

2、为了实现...

【技术保护点】

1.一种基于GNN与注意力机制结合的雷达工作模式识别方法，其特征在于：其包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于GNN与注意力机制结合的雷达工作模式识别方法，其特征在于：所述S1使用时间切片法对雷达工作模式脉冲数据进行切片，进而将其映射为多个具有特征的雷达脉冲序列数据，雷达工作模式脉冲数据表示为X={x1,x2,…,xt}，其中，xt表示雷达脉冲序列的时域数据。

3.根据权利要求2所述的基于GNN与注意力机制结合的雷达工作模式识别方法，其特征在于：所述S1中映射形成的雷达脉冲序列数据的数量与S2中构建的GNN网络中节点数量一致。