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本发明提出了一种基于Transformer网络的干扰信号识别方法,主要解决现有方法对干扰信号进行特征提取的过程复杂、难度大且提取不完全的技术问题。方案包括:1)仿真通信信号数据和干扰信号数据,构建单一干扰和复合干扰数据集,并进行划分和标签标注;2)构建局部特征提取模块;3)构建全局特征融合模块;4)构建基于局部特征提取模块和全局特征融合模块的干扰识别网络;5)使用构建的数据集对干扰信号识别网络模型进行训练和验证,得到最终的干扰信号识别网络模型;7)利用模型各对类干扰信号进行准确识别。本发明能够实现对干扰信号全局和局部特征的全面提取,以及时域和频域特征的充分融合,有效提升了干扰信号的识别准确率。