角反射器是海面战场上重要的无源干扰装备，对角反射器散射特性的准确认知是无源干扰对抗博弈的基础。针对组合角反射器雷达散射截面积（radar cross section，RCS）和极化散射特性认知不足等问题，提出一种基于物理光学法的组合角反射体RCS模型。在此基础上，重点分析二十面体的极化特性，推导偏离奇次散射特性情况下方位角与俯仰角的解析表达式，并提出立体保极化角域的计算方法，分析二十面角反射体和舰船目标的差异。通过与电磁仿真软件结果的对比分析可知，所提RCS模型得到的八面体和二十面体RCS均值误差分别为3.2 dBsm和7.1 dBsm，所提极化散射特性模型得到的二次散射对应角度与仿真结果基本一致。所提方法可用于快速分析复杂组合角反射器的散射特性，为后续角反鉴别应用提供基础。

针对多载机协同光电探测系统执行多目标搜索任务时的测向数据关联问题，提出一种基于异步测向定位模型的数据关联算法。首先分析出传统关联代价模型的代价函数受测向数据异步采集的影响较大，再利用传感器误差等先验参数构建基本约束对关联组合进行初步筛选，然后再通过光电探测系统的搜索原理构建异步测向关联模型进行代价关联。仿真实验结果表明，相比于其他关联模型，所提算法模型关联正确率维持在90%以上，受载机和目标数量影响更小，算法耗时相对较低，性能更高。

针对海面小目标检测中特征提取能力弱、样本不平衡的难题，提出基于代价敏感学习的深度信念网络（deep belief network，DBN）与极端梯度提升（extreme gradient boosting，XGBoost）融合检测模型。通过DBN自动提取雷达回波深层特征，克服人工特征选择的主观性. 结合XGBoost分类器引入代价敏感矩阵，缓解海杂波与目标回波的数据不平衡。基于IPIX （Ice Multiparameter Imaging X-Band Radar）1993雷达数据集的测试表明，在0.512 s观测时间与0.001虚警率下，检测率较三特征检测器提升56%；在1.024 s观测时间条件下检测率达0.875，优于Hurst指数检测器、三特征检测器及快速自适应聚类梯度提升树方法。通过理论推导实现虚警率自适应控制机制，突破固定阈值限制。研究证明深度特征学习与代价敏感算法的协同优势，为海洋监测系统提供更优解决方案。

针对当前缺乏舰船关键部位的检测算法、对应数据集，检测算法精度速度无法平衡及网络对舰船位置尺度变换鲁棒性不强等技术难题，构建一种三维特征增强和不同尺度特征结合的无锚框的舰船关键部位选择方法，基于相似度特征模块的深层聚合分割算法，实现对舰船关键部位的精准高效检测。首先，通过引入感受野模块实现网络多尺度特征融合，提升检测精度。然后，通过并入基于相似度的注意力模块提升对有用目标信息的关注度；通过使用可变形卷积实现对不同层的特征信息进行聚合，有效提升网络的泛化能力和表达能力。最后，在不使用锚框的前提下，通过目标中心点预测，再回归得到中心点偏移、目标角度、尺度信息，提升检测速度。分别在自建数据集及Pascal视觉对象类别（Visual Object Classes，VOC）数据集上进行对比实验，充分证明了所提网络对舰船关键部位检测的精准性及时效性，能够为反舰装备实现外科手术式打击提供可行技术途径及理论支撑。

为解决均匀圆阵二维超分辨测向问题，提出一种基于无监督深度神经网络的测向框架。首先，将二维波达方向估计问题转化为稀疏功率谱重构，采用深度神经网络建立空域协方差向量到二维稀疏谱的端到端映射。进一步，通过构造稀疏特征约束的损失函数，实现无监督模式下二维稀疏谱的空间结构特征学习。网络训练完成后，通过对网络输出进行聚类后处理获得二维角度的准确估计。仿真表明，所提方法在二维方向上实现了准确的角度估计，对未知场景具有较好的泛化性和鲁棒性，并且在低信噪比和小快拍数的情况下具有较高的估计精度。

面向舰船目标结构复杂性及散射特性导致的星载合成孔径雷达影像三维重构精度较低问题，提出一种语义引导的多角度合成孔径雷达三维重建技术。通过推导本质矩阵模型，弥补基础矩阵在表达目标与投影点间关系上的局限性。此外，采用多层次的拉普拉斯高斯Blob探测算法来辨识合成孔径雷达图像中的显著特征点，并选用归一化互相关算法来执行图像配准，有效应对旁瓣干扰。在完成图像分割与特征提取后，借助提取到的语义信息，系统剔除错误重构点，从而强化舰船目标的三维重建质量。实验结果显示，所得舰船结构解析的相对误差在4%以下，验证了所提方法的有效性。

针对干扰机载干涉仪测角定位场景，目前尚未有能够形成稳定的虚假目标的方法。针对这一问题，提出一种干涉仪稳定虚假目标生成方法，即利用间歇采样转发技术实现转发源与辐射源信号相干，并通过相位、幅度调制与延迟转发使两信号准同步到达干涉仪接收端。首先建立双点源生成稳定虚假目标的合成信号数学模型，获取影响干涉仪测角结果的因素并仿真分析。然后提出稳定虚假目标生成步骤，并针对单/双站定位具体场景进行分析。最后仿真对比采用非调制双点源信号与采用所提方法的测角结果，分析单/双站定位下生成稳定虚假目标的能力。所提方法在工程限制条件下，控制误差约为1 km，稳定概率可达97.5%，理论上可以精确控制稳定虚假目标。

为解决海面运动舰船因转动分量不足使得逆合成孔径雷达处理成像分辨率低，以及舰船的非合作性运动导致合成孔径雷达成像散焦的问题，提出一种机载长合成孔径时间海面运动舰船高分辨合成孔径雷达成像算法。首先基于子孔径成像处理完成舰船目标检测和信号提取，接着利用子孔径之间距离多普勒自适应相关搜索完成舰船信号全孔径归集。在舰船信号集合的过程中，同步完成距离对齐和平动误差补偿。最后利用基于匹配傅里叶变换的方法进行舰船的转动参数估计，实现转动误差补偿，完成长合成孔径时间舰船目标的高分辨合成孔径雷达成像。实验结果和对比分析表明，所提方法对海面运动舰船可以实现高分辨成像，点目标可有效聚焦，相比传统方法，舰船目标散射点细节更明显，验证了所提方法的有效性。

针对转发式欺骗干扰鉴别问题，基于机载分布式雷达提出一种滤波器失配误差校正与相关系数联合的真假目标鉴别算法。首先分析各种同步误差对真假目标相关性的影响，然后构造精确匹配滤波器对接收信号进行滤波消除失配误差，接着计算所有目标信号矢量之间的相关系数构建出相关系数矩阵，并对其进行量化，从而利用真实目标信号与虚假目标信号相关性存在差异的特点，对真实目标与虚假目标进行鉴别。最后仿真实验结果表明，与现有方法相比， 在真目标识别概率和干噪比相同情况下，所提算法的假目标误判概率更低，可验证所提算法的有效性。

针对非均匀环境下独立同分布样本数严重不足，现有的极化空时自适应处理方法对风切变检测性能下降的问题，提出一种基于直接阵元-脉冲域对消的极化空时自适应处理风切变检测方法。首先，根据先验知识构造杂波基矩阵，并采用加权最小二乘准则迭代估计杂波源幅度，完成杂波数据的重构。其次，利用重构得到的杂波数据直接在阵元-脉冲域进行杂波对消。最后，将杂波抑制后的信号进行极化融合处理、风速估计及F因子的计算，以完成低空风切变的检测。仿真实验结果显示该方法与其他方法相比，在风速估计方面表现出更小的误差，估计结果与原始风速分布具有更高的一致性；同时，F因子的危险区域判决结果与真实F因子判决结果一致，证明所提方法可以有效实现非均匀环境下的极化风切变信号检测。

针对单干扰机在合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)地面运动目标指示(ground moving target indication, GMTI)欺骗干扰中，存在虚假运动目标估计运动参数信息与设定值不匹配的问题，提出一种基于多干扰机协同调制的多通道SAR-GMTI欺骗干扰方法。首先利用运动调制干扰原理设计方位偏移调制项，再辅以距离移频调制构建多干扰机协同欺骗干扰模型。然后引入多通道相位误差调制建立多干扰机幅度调制协同条件，并对其干扰性能进行详细分析。理论分析与实验结果表明，所提方法能够在SAR图像指定位置上生成径向速度和定位位置均可控的虚假运动目标，可以有效提高虚假目标的仿真度。

针对干扰主动雷达导引头时传统手段存在的功率需求高、欺骗逼真度低、干扰样式单一及实时性不足等问题，提出一种基于多站组网架构的单比特多模态干扰对抗方法。首先通过主从站协同数据融合，实现非合作雷达信号的高精度参数估计。其次基于单频时变阈值量化技术，动态调节量化指标的幅度、频率、相位及信号阈值比等多维度参数，灵活生成单目标欺骗、多目标欺骗、射频压制、噪声压制及多种协同干扰样式。最后结合目标空间协同与精确时延控制，实现干扰信号与真实回波的同步匹配。仿真实验表明，四站组网配置下，在成像功能对抗中真实目标被假目标混淆或淹没，图像清晰度显著下降；在单脉冲跟踪阶段可有效压制真实目标能量，导致恒虚警检测丢失真实目标后锁定虚假航迹。所提方法通过多模态干扰样式与多站协同架构的结合，既能降低传统干扰的功率需求与硬件复杂度，又能提升欺骗逼真度与实时响应能力，充分验证了单比特干扰技术拓展至雷达导引头对抗领域的可行性与有效性，为低复杂度、分布式干扰系统设计提供技术路径。

海上移动目标搜索是海上搜救行动的重要环节，搜索效率直接影响搜救行动的成功率。针对海上移动目标搜索路径规划问题进行了以下三部分工作。首先，提出基于最小覆盖矩形的搜索区域确定算法，以划分最佳搜索区域；其次，构建基于强化学习的搜索路径规划算法，综合考虑多重约束条件，实现了子区域的最佳搜索路径规划；最后，研发决策支持系统，验证了算法的有效性和鲁棒性，并扩展到多搜索单元合作的场景。研究结果表明，所提算法在不同搜索场景下均有良好的求解效果，对提高海上搜救行动的成功率具有重要的理论意义和应用价值。

针对传统信息熵法和灰关联模型对装备试验数据量和质量的要求过高、难以保证装备性能准确评估的问题，提出一种改进的熵权法和灰关联模型。该方法采用Bayes Bootstrap方法对小样本试验数据进行参数估计，计算出装备指标参数的点估计值，并构造判断比较矩阵；利用信息熵法结合装备评估指标的参数估计值完成指标客观权重的确定；通过考察装备指标参数点估计值与正、负理想解的位置关系，求解每个装备指标点估计值的正、负关联系数并聚合得出评估结果。运用该方法对侦察卫星系统探测能力进行评估，并与传统信息熵法和灰关联模型进行对比，证明了改进熵权和灰关联模型的科学性和有效性，为其在评估方法中的运用提供参考。

针对复杂多层结构及局部不连通问题，提出面向多层复杂结构的立体A*路径规划算法。首先，将多层复杂结构转换为无向赋权图，并且以最小化路径的总权值为目标，建立了多层复杂结构路径规划的数学模型；随后，考虑不同层级之间的连接及层内局部不连通性，分别设计多层单向导航启发式策略和跨层双向绕行启发式策略，并基于两种启发式策略，提出一种新型的立体A*路径规划算法。最后，与传统A*算法、双向A*算法和Dijkstra算法进行了对比实验。实验结果表明，本文提出的算法能有效处理复杂多层结构路径规划及局部不连通问题，在收敛速度和解的质量方面更具优越性。

针对群推荐系统的数据稀疏性挑战，以及现有群推荐方法忽略群、群成员以及不同备选物品之间的复杂关联关系问题，提出一种基于图注意力网络的群推荐方法（group recommendation method based on graph attention network，GAT-GRM）。首先，将群推荐系统中群、群成员以及不同物品间的复杂关联刻画为层次关系图数据，包括用户?物品交互关系图、群组?用户包含关系图、群组?物品交互关系图等。其次，利用图注意力网络内在地聚合各类交互关系图，从历史交互数据中动态学习群偏好、用户偏好和物品特征。最后，基于群偏好、用户偏好和物品特征进行物品评分预测。实验结果表明，在CAMRa2011数据集上，GAT-GRM的性能显著优于各类基准算法。在稀疏度98.89%的群推荐任务下，GAT-GRM平均绝对偏差和均方根误差相较最优基准算法分别降低9.3%和9.6%。

在多无人机协同突防过程中，针对无人机需完成目标分配与探干侦动作选择的任务决策存在模型构建难，对模型求解方法复杂度高的问题，提出一种蒙特卡罗树搜索(Monte Carlo tree search, MCTS)的改进方法实现多无人机多任务联合决策。首先，考虑无人机与雷达对抗中的角度、距离等态势要素，以及当前无人机动作执行成功概率和雷达状态有效概率，构建多无人机目标分配与探干侦动作统一决策数学模型。其次，提出搜索次数自适应调整的改进MCTS算法对模型求解，实现大规模解空间在线快速寻优。仿真结果表明，改进算法使多雷达系统对无人机的威胁程度下降约16.8%，相比多臂赌博机算法效果提升约5.08%，决策时间约0.23 s，比传统MCTS缩短约45.7%，有助于提升无人机战场生存率。

反导体系是抵御威胁的重要防线，如何更加准确地描述、评估反导体系的作战效能是一件非常重要而复杂的工作。针对反导体系效能评估问题，分析反导作战体系的特征，结合图示评审技术(graphical evaluation and review technique, GERT)，首先构建反导作战GERT网络，为效能评价提供模型框架；其次引入节点重要度思想，通过分析装备自身属性和关联装备的重要性，修正装备能力，并利用梅森公式和矩母函数的优良性质，解决基于节点重要度的反导体系作战效能评估问题；最后通过算例研究，说明基于节点重要度的反导体系效能评估方法的实用性和有效性。结果表明，基于节点重要度的效能评估方法能够有效量化装备异质性及网络结构对整体效能的影响，充分考虑关键节点对体系效能的影响，为反导体系的效能评估与优化提供了一种更贴合实际的新思路。

有人/无人机协同任务信息愈加复杂，长时间的任务执行会导致指挥员的工作负荷过载。为了研究不同条件下的协同任务对指挥员生理反应的影响，比较了在不同负荷条件下的行为反应，并利用事件相关电位技术研究了不同条件下的脑电信号。结果表明，在高工作负荷条件下表现出较长的反应时和较低的准确率，同时诱发了显著的P200振幅和P300振幅。在有人/无人机协同任务过程中，相较于低工作负荷的协同任务，高工作负荷状态下协同任务所需的认知资源超出指挥员的认知能力，导致工作负荷过载，需要调动更多的注意资源和认知资源。

根据国际民用航空组织所需导航性能（required navigation performance，RNP）的相关标准与规章，提出一种基于模型的系统工程方法对飞机导航系统架构进行设计和验证。针对民用飞机在终端区RNP运行要求，结合国外典型民机的架构特点，完成国产民机导航系统架构设计的需求分析、功能分析和设计综合，通过研究终端区导航传感器的适用方案，建立多源导航信息融合模型。最后，运用系统建模语言与仿真软件模型结合的协同仿真机制，对导航系统架构模型进行仿真验证。

为明确作战体系开发基础逻辑，指导作战体系设计，基于体系架构框架理论分析，结合作战实际需求，从战略、能力、作战、功能、资源不同视角分析作战体系要素构成，明确各要素定义，并说明要素之间的逻辑关系，尝试提出作战体系架构开发的领域本体。基于该领域本体，剪裁和扩展统一架构框架元模型，建立作战体系领域元模型。在该元模型的规范下，可开展基于模型的作战体系架构开发，形成“战略-能力-作战-功能-资源”追溯链路，实现作战体系架构的正规化表达，满足作战问题正向分析、作战体系方案正向设计的需要。

针对装甲车辆目标毁伤评估中弹药消耗量预测存在的小样本建模难题，提出递进式四区毁伤动态建模方法，通过解构目标结构树，建立递进毁伤机制，结合毁伤面积比与效能权重，创新设计效能向下包含的动态累积规则，突破传统静态毁伤阈值局限；揭示目标效能毁伤Gamma分布规律，构建融合区域毁伤概率的双向参数修正模型，实现弹药消耗量分布形态的精准刻画；研发贝叶斯-马尔可夫链-蒙特卡罗混合求解算法，提出先验信息一致性检验转换定理，设计Jeffreys-仿真联合先验分布与自适应Metropolis-Hastings采样策略，大幅降低参数估计误差。实例验证表明，模型对不同毁伤等级下的弹药消耗预测误差均控制在5%以内，为小样本毁伤评估提供了具备战场适应性的新型分析框架。

针对数据融合与决策过程中存在的不确定性问题，尤其是冲突悖论问题，提出基于改进策略的Dempster-Shafer (DS)证据融合算法。算法通过对证据体在约束条件下进行“调增”和“调减”修改，实现证据支持度重新分配，进而支持利用DS证据理论合成公式获得更加可靠、合理、稳定、准确的数据融合结果，同时引入Jensen-Shannon散度概念对算法参数与散度计算结果之间的关系进行量化分析。采用包含全冲突悖论、0信任悖论、1信任悖论、高冲突悖论等在内的8个冲突悖论案例对算法进行仿真分析，明确算法参数取值范围，并与现有多种改进算法进行结果比较。结果表明，当算法调增量取值介于最小概率值的0.775~0.999倍时，算法在最大限度保留原始数据分布特点的基础上能够获得符合人类正常认知的结果。最后，将该算法进一步应用于目标意图推理，该算法能够得到准确的数据融合和推理结果。

为满足高超声速飞行器中末交班的时间和终端航向角约束，提出一种攻角剖面修正与倾侧反转搜索的迭代再入制导方法。针对滑翔段的时间和航程约束，在纵向平面内设计基于再入走廊边界的双参数插值阻力加速度剖面。将航向角约束转化为侧向平面倾侧反转点的非线性优化问题，设计一种基于模拟退火-序列二次规划混合优化的倾侧反转搜索策略。进一步，为减弱纵向和侧向制导之间的耦合干扰误差，提出攻角剖面可实时修正的预测校正方法来提高制导精度。数值仿真实验验证了算法能严格满足飞行时间、航程、航向角等约束，且制导精度高，任务适应性强。Monte Carlo仿真进一步验证算法对初始状态偏差和过程扰动良好自适应性和鲁棒性。

在轨道博弈中，若能实现对空间抵近的非合作目标的行为模式可达性预测，则可在博弈中占据有利形势。针对空间抵近的非合作目标的行为模式可达性问题，提出基于最优脉冲的空间抵近行为模式可达性分析方法。根据目标的机动能力，通过最优脉冲估计，判断目标是否具备完成各类行为模式的能力，实现对空间抵近行为模式可达性分析。结合更多情报信息，航天器即可提前进行行动决策，占领博弈先机。仿真实验结果表明，对于拦截、掠飞、绕飞、悬停4种行为模式，本文提出的空间抵近行为模式可达性分析方法能够比较准确地分析出抵近目标未来实现各类行为模式的可能性。

为满足无人机（unmanned aerial vehicle，UAV）的三维路径规划需求，针对基于启发信息的快速扩展随机树（informed rapidly-exploring random tree，Informed-RRT^*）算法初始可行路径较长、优化效率低的问题，本文采用动态人工势场来引导树的生长，降低初始路径的长度；将采样区域限制在分层椭球中，根据障碍物疏密调整采样概率；使用前馈神经网络和遗传算法优化重连区域半径，以降低运行时间。仿真结果显示，在障碍物稀疏和密集环境中，改进算法得到的路径质量相较于Informed-RRT^*算法以及A^*算法更优，验证了本文算法在无人机三维路径规划中的实用性。

针对以多无人机和多无人车组成的空地异构无人系统协同运动控制问题，基于事件触发通信策略，提出一种扰动条件下快速收敛的固定时间时变编队包含控制算法。首先，依据空地协同任务类型，将系统期望轨迹、多无人机和多无人车分别定义为三维追踪-领航者、三维编队-领导者以及二维跟随者。然后，基于系统各对象变量维度将其进行集群分组，根据分组集群变量维度在状态空间为整个空地系统构建兼容自由度差异特性的数学模型。接着，在空中层为三维编队-领导者设计分布式固定时间事件触发观测器来观测三维追踪-领航者的信息并基于观测信息为其设计固定时间编队控制器。最后在地面层为二维跟随者设计分布式固定时间事件触发凸包观测器来估计多个三维编队-领导者张成的凸包并为其设计固定时间编队包含控制器。理论分析表明，相比于传统固定时间编队控制算法的估计收敛时间上界，本文提出的固定时间编队控制算法保守性更低，其上界更接近系统队形真实的收敛时间。最后通过设置对比仿真验证了该说法。

为了确保飞机飞行安全并及时发现潜在缺陷，飞机表面巡检变得尤为重要。传统人工巡检人力成本高、效率低下，无人机自动化巡检可以极大降低检测成本、提高检测效率。本文提出一种面向飞机表面巡检任务的多无人机覆盖路径规划方案，目的是优化覆盖率并提高巡检效率。结合采用自组织映射(self-organizing map，Som)神经网络和K-means算法，对飞机三维点云模型进行区域划分，在淘金优化(gold rush optimizer, GRO)算法基础上加入路径转弯惩罚项和协同约束，规划无人机群覆盖路径。考虑无人机群能源消耗的情况下，缩短路径长度和完成时间。仿真结果表明，所提方案在覆盖率方面达到99.98%，时间比单机缩短74.6%。

针对高超声速飞行器姿态控制中的强非线性和大不确定性特点，以及传统强化学习算法在多重控制需求下训练收敛性和控制精度的不足，提出一种双动态自适应近端策略优化(proximal policy optimization, PPO)算法。算法通过软动态裁剪机制和策略驱动的熵调整机制，实现控制精度与执行机构保护的平衡，并在此基础上构建了集成气动特性和执行机构特性的综合仿真验证环境。结合比例-积分-微分控制思想，对状态观测空间进行了优化设计。仿真结果表明，与基准PPO算法相比，所提算法的收敛速度提升了22%，并显著改善了控制精度和动作平滑性。在不同飞行工况下，该方法展现出优异的策略适应性和鲁棒性，有效提升了飞行器的姿态控制性能。

在低信噪比环境中，为使通信系统确定信号起始位置，完成后续信号处理，对系统时间同步性能提出了更高的要求。而多天线技术能够获得分集增益和阵列增益，改善低信噪比环境中的系统性能。基于此，提出了一种多径低信噪比下，基于多接收天线相干与非相干联合处理的时间同步算法，每根接收天线实施相干合并，获得相干合并增益，然后在天线间实施非相干合并，消除天线间相位不同问题，获得多接收天线增益。最后对不同条件下算法有效性进行了仿真验证，包括与单天线的同步性能对比、判决门限对同步性能影响、不同多径数目对同步性能影响、信道相关性对同步性能影响。仿真结果表明，所提算法的同步性能显著优于单天线系统。在16发16收的多输入多输出系统，信噪比为?39 dB时，时间同步算法的正确概率接近100%，可在多径低信噪比下实现高精度时间同步。

针对复杂环境下的无线电波传播损耗与无线电频谱地图构建问题，提出了一种结合地理信息与电波传播模型的无线电环境地图构建方法。首先根据地形特征区分近视距无线传输与非视距无线传输，建立相应模型精确计算电波传输中的路径损耗；其次在区域内根据稀疏的接收机信号强度进行网格化处理；最后利用地理信息与空间插值全面估计目标区域的接收信号强度。实验结果证实所提方法不仅能反映地形走势，同时在稀疏节点的条件下构建的频谱地图更加符合地理环境。

为解决无人机（unmanned aerial vehicle，UAV）辅助的移动边缘计算（mobile edge computing, MEC）系统中由于卸载和传输行为的暴露造成的安全隐患，提出一种基于非正交多址接入的UAV辅助MEC隐蔽通信模型。由于UAV电池容量小且充电不便，系统能耗的优化备受关注。针对所提模型，在满足系统隐蔽性要求的条件下，以最小的系统总能耗为目标，对地面设备的发射功率、地面设备的分组、UAV的飞行轨迹、UAV发射人工噪声的功率以及UAV的计算资源分配进行联合优化。仿真结果表明，在相同的隐蔽性约束下，所提安全MEC系统能耗优化策略的能耗小于已有策略。

针对现有辐射源个体识别算法对特征提取不够充分，导致分类准确率提升受限的问题，提出了一种基于一维、二维特征融合的特定辐射源分类方法。该方法通过格拉姆角场将一维序列直接转换为二维数据，分别采用门控循环单元（gated recurrent unit，GRU）及改进的深度残差网络（residual networks，ResNet）提取一维、二维特征，充分利用原始序列特征及机器学习处理二维数据的优势进行互补。仿真结果表明，GRU-ResNet具有更好的特征提取能力，大大提升了辐射源个体识别准确率，迭代次数为50次时，识别准确率较其他网络提升了10%以上，为特定辐射源识别问题提供了新思路。