一种基于残差收缩重构循环神经网络的雷达工作模式识别方法

本发明公开一种基于残差收缩重构循环神经网络的雷达工作模式识别方法，包括以下步骤：获取雷达信号，保存得到脉冲描述字序列；利用量化技术对所述脉冲描述字序列中每个参数的原始数值进行量化；对量化后的每个参数使用独热向量表示，得到每个参数的独热向量；使用嵌入方法将每个参数的独热向量压缩，得到每个参数的嵌入向量；将所有参数的嵌入向量拼接后，得到输入向量序列；将所述输入向量序列输入预设的基于残差收缩重构循环神经网络模型中，得到预测的雷达工作模式。本发明解决了模型分类准确率在实际电磁环境中会大幅下降的技术问题。