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一种基于深度迁移学习的雷达有源干扰信号识别方法,其步骤包括:1、生成雷达有源干扰信号数据集,2、构建雷达有源干扰信号时频图像训练集、验证集和测试集,3、搭建深度迁移学习网络,4、对深度迁移学习网络进行第一次训练,5、对第一次训练后的深度迁移学习网络进行第二次训练,6、利用深度迁移学习网络预测测试集。本发明能够在雷达有源干扰信号样本数量不充足、不易获取雷达有源干扰信号的条件下实现雷达有源干扰信号的准确分类,加快网络训练时的收敛速度,提高雷达有源干扰信号识别的效率,有利于及时选取有效的抗干扰措施,提升雷达的生存率。