基于深度学习的智能频谱感知与雷达波形自适应生成方法

本发明涉及相控阵雷达领域，特涉及基于深度学习的智能频谱感知与雷达波形自适应生成方法。本发明从雷达历史数据中提取信号特征，并标注对应最优波形，最优波形是指恰合当前任务、目标和当前环境的波形，然后训练CNN特征提取模型输出频谱特征向量与Transformer波形生成模型生成最优波形；利用训练好的CNN特征提取模型生成特征向量至Transformer，Transformer进行波形生成优化，验证生成波形而后输出自适应雷达波形。采用本发明的方案可以用于相控阵雷达设备优化雷达波形生成，提高高频段对动态目标的精准识别能力。