1.一种P波段突发信号调制方式识别方法，所述识别方法基于前导图像和多语义特征融合网络，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、获得包括突发信号的信号样本数据；

步骤2、对获取到的信号样本数据利用基于频域比值法的起始点检测方法，检测出突发信号前导的起始点位置；

步骤3、从信号起始点位置选取Np个长度的数据样本点进行图像化构造，得到各突发信号的三通道图像；

步骤4、对构造完成的所述三通道图像，经过通道变化以及尺寸缩小的预处理后，采用包括若干级非线性的残差层作为网络结构，提取突发信号前导频谱的语义特征；

步骤5、将提取到的信号前导频谱的语义特征经过由特征预处理模块、平均池化层和Flatten层组成的多语义特征融合模块对步骤4中各级所述残差层提取得到的突发信号前导频谱的语义特征进行特征融合，获得多语义融合特征，再通过全连接分类器完成分类，并反向更新损失。

2.根据权利要求1所述的一种P波段突发信号调制方式识别方法，其特征在于，步骤1中：所述信号样本数据是通过真实接收机及模拟仿真获得的不同信噪比下的信号样本数据；

所述突发信号包括{BPSK2400、BPSK4800、QPSK16000、CPM2400、CPM16000、CPFSK16000、SBPSK1200、SBPSK9600、SOQPSK2400、SOQPSK19200}，共6种调制类型，根据其相位是否连续变化分为相移键控信号{BPSK、QPSK}和连续相位信号{CPFSK、CPM、SBPSK、SOQPSK}；

相移键控信号PSK利用载波的相位变化传递信息，其绝对相位可以取到M种可能值，表示M进制的信息，而其载波振幅以及频率不发生变化；PSK信号的表达式为：式(1)中，an为第n个符号的基带信息±1，T为符号周期，g(t)为持续时间为T的基带脉2

冲，fc为信号的中心载频， 表示信号的初始相位，n0(t)为服从N(0,σ)的加性高斯白噪声，θk＝(k‑1)*2π/M代表一组间隔均匀的正弦载波相位，由基带码元决定；

CPM信号，是通过有记忆的非线性调制，把数字信息加载到相位上，并确保相位是时间的连续函数，连续相位的CPM信号表达式为：式(2)中，A(t)是信号幅度的变化函数， 表示的是携带信息符号随着时间t的相位函数，表达式为：式中，h表示调制指数，α＝[α0,α0,···,αN‑1]表示基带序列，q(t)表示相位脉冲成型函数；

CPFSK信号由单一的频率连续变化载波调制而成，调制指数h＝1/2，发送信号基带序列αi∈{±1}；

SOQPSK信号是一种恒包络连续相位调制信号，其信号调制指数h＝1/2，αi是经过预编码的传输序列，取值范围为{‑1,0,1}；

CPM、CPFSK与SOQPSK信号的相位脉冲成型函数q(t)表达式为：SBPSK信号与SOQPSK信号在一个符号内相位变化相似，只能是不变或者±π/2；SBPSK信号调制指数h＝1，αi是经过预编码的基带序列，取值范围为{‑1,0,1}；SBPSK信号的相位脉冲成型函数q(t)宽度为半个码元周期，表达式为：

3.根据权利要求1所述的一种P波段突发信号调制方式识别方法，其特征在于，步骤2中，所述基于频域比值法的起始点检测方法，具体包括如下步骤：首先，对经过前端采样后的实信号数据进行自动增益控制AGC，使信道内的突发信号和噪声处于相近的较小功率；

其次，对完成AGC后的数据做正交下变频以及低通滤波，滤除二倍频分量，使其转换成复信号基带数据；

然后，对得到的复信号数据进行Ns点滑动FFT，获取数据的频域特征，计算Ns点从小到大排序后的FFT数据的频点峰值与带内底噪频点均值的比值，得到频域比值序列；

最后，对所述频域比值序列，选取预设大小的滑动窗，将滑动窗内每个值与设定阈值进行比较，若滑动窗内存在大于规定数量的频域比值，则判断出突发信号的起始点。

4.根据权利要求1所述的一种P波段突发信号调制方式识别方法，其特征在于，步骤3中，所述图像化构造的具体实现包括如下步骤：记信号起始点的数据点为r(0)，则从起始点选取Np长度数据点作为信号前导数据点集合，记为preamble；

将preamble进行FFT操作后，得到信号前导数据点集合的频域序列，然后采用频谱内部填充的预处理方式，增强边缘特征，得到224×224的三通道图像。

5.根据权利要求4所述的一种P波段突发信号调制方式识别方法，其特征在于，步骤4中，所述提取突发信号前导频谱的语义特征，具体包括：将经过预处理的图片，经过卷积层以及最大池化层处理后，获得适合基本残差单元的输入图像；

所述网络结构包括4级残差网络层，其中，每级残差网络层包括三个卷积层，每一个所述卷积层都附带一个ReLU激活函数层，各级所述残差网络跳跃连接形成深度网络。

6.根据权利要求1所述的一种P波段突发信号调制方式识别方法，其特征在于，步骤5中，所述多语义特征融合模块由4个特征预处理模块、平均池化层和Flatten层组成；

所述特征预处理模块将各级残差层输出的不同尺寸大小和不同通道数的突发信号前导频谱的语义特征进行标准化，得到标准化特征；对所述标准特征进行维度拼接后再进行平均池化层与Flatten层的降维处理，得到多语义融合特征。