干扰识别是雷达抗干扰的前提，但是基于特征参数的识别方法受噪声影响大，且参数的特征提取只是发生在某一脉冲重复周期内，难以识别一些具有时序关系的干扰信号.然而利用特征去识别干扰的思路是可行的，据此，本文提出一种利用两个卷积神经网络级联的干扰类型判别方法，此方法基于信号的伪Wigner-Ville分布，分别利用单周期时频图像完成干扰预分类，多周期合成时频图像完成干扰细分类，实现了8种典型干扰样式的识别，尤其适用于拖引干扰的识别.实验结果表明，在本文生成的数据集上，8种干扰的平均识别正确率达到了98%以上.
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