基于Masked自编码器的超短波信号体制智能识别方法

本发明公开了一种基于Masked自编码器的超短波信号体制智能识别方法，包括对超短波宽带数据根据信号出联时间、中心频率和带宽进行预处理，进行短时傅里叶变换参数提取超短波窄带时频特征，构建无监督学习数据集；针对超短波信号体制识别任务重新设计随机掩码机制，构建基于Masked自编码器在大规模超短波窄带时频图数据集上通过自监督学习的方式进行预训练。围绕预训练模型的基础结构设计多任务学习模块，在带标注的特定体制超短波信号时频图上进行重建学习和分类学习，解决了超短波信号样本数量不足、分布不均匀导致的模型泛化性差的问题。采用大规模自监督学习预训练+小规模有监督学习微调的方法实现复杂电磁环境下的特定体制超短波信号识别问题。