1.一种多模态特征自适应融合的雷达信号分类方法，其特征在于，包括：采集雷达信号的时域波形，对所述时域波形执行短时傅里叶变换，生成时频图像；利用预先构建好的稀疏采样矩阵对所述时频图像执行压缩感知处理，生成观测数据；将所述观测数据输入至多分支特征提取网络中，通过所述多分支特征提取网络的第一分支提取局部纹理特征，并通过第二分支提取全局语义特征；基于所述时频图像计算包含香农熵特征和相对熵特征的全局信息论特征张量，基于所述全局信息论特征张量生成门控权重矩阵；利用所述门控权重矩阵对所述局部纹理特征和全局语义特征执行自适应融合，生成自适应融合特征，根据所述自适应融合特征生成雷达信号的分类结果；所述利用所述门控权重矩阵对所述局部纹理特征和全局语义特征执行自适应融合，生成自适应融合特征，包括：将所述门控权重矩阵沿通道维度拆分为第一子权重矩阵和第二子权重矩阵；对所述局部纹理特征和第一子权重矩阵进行通道维度的元素级乘法操作，生成加权局部纹理特征，将所述全局语义特征和第二子权重矩阵进行通道维度的元素级乘法操作，生成加权全局语义特征；将所述加权局部纹理特征和所述加权全局语义特征沿通道维度进行拼接，生成融合特征张量；对所述融合特征张量进行卷积操作，生成自适应融合特征；所述基于所述时频图像计算包含香农熵特征和相对熵特征的全局信息论特征张量，基于所述全局信息论特征张量生成门控权重矩阵，包括：对所述时频图像的空间维度进行划分，生成多个时频子块；计算每个时频区域内所有时频子块的香农熵特征，并选定每个时频区域内中心位置的时频子块作为基准时频子块；基于所述基准时频子块计算所述时频区域内其余时频子块的相对熵特征；拼接所有时频区域内所有时频子块的香农熵特征和相对熵特征，生成全局信息论特征张量；将所述全局信息论特征张量的通道维度进行压缩，生成门控权重映射；将所述门控权重映射与预设门控基底相加，生成门控权重矩阵。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述融合特征张量进行卷积操作，生成自适应融合特征，包括：将所述局部纹理特征的通道数与所述全局语义特征的通道数之和作为卷积核的数量，构建卷积核集合；利用卷积核集合对所述融合特征张量执行滑动窗口卷积操作，生成特征映射集合；将所述特征映射集合中的所有特征映射沿通道维度进行拼接，生成自适应融合特征。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述特征映射集合中的所有特征映射沿通道维度进行拼接，生成自适应融合特征，包括：计算所述特征映射集合中每个特征映射的通道统计量，生成通道统计量集合；根据所述通道统计量集合，将不同特征映射的分布差异值进行比较，确定通道选择优先级参数，所述通道选择优先级参数是针对所有通道的一组优先级权重值；按照所述通道选择优先级参数对所述特征映射集合对应的通道序列进行重排序，生成有序通道序列；将所述有序通道序列中不同优先级权重值对应的通道进行交替重组，以生成重组特征映射集合；沿通道维度拼接所述重组特征映射集合中的所有重组特征映射，生成自适应融合特征。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用预先构建好的稀疏采样矩阵对所述时频图像执行压缩感知处理，生成观测数据，包括：按照预定义的维度序列对预先构建好的基函数向量进行排列组合，生成稀疏采样矩阵；将所述时频图像的像素数据按照光栅扫描顺序转换为数据向量；计算所述稀疏采样矩阵中的每个测量向量与所述数据向量的点积结果，生成标量元素集合；将所述标量元素集合中的元素按照行索引顺序组合，生成观测数据。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述拼接所有时频区域内所有时频子块的香农熵特征和相对熵特征，生成全局信息论特征张量，包括：拼接每个时频区域内所有时频子块的所述香农熵特征和相对熵特征，生成局部信息论特征向量；将所有时频区域对应的所述局部信息论特征向量进行聚合，生成全局信息论特征张量。
6.一种多模态特征自适应融合的雷达信号分类系统，其特征在于，用于执行如权利要求1~5任一项所述的一种多模态特征自适应融合的雷达信号分类方法，包括：采集模块，用于采集雷达信号的时域波形，对所述时域波形执行短时傅里叶变换，生成时频图像；压缩模块，用于利用预先构建好的稀疏采样矩阵对所述时频图像执行压缩感知处理，生成观测数据；提取模块，用于将所述观测数据输入至多分支特征提取网络中，通过所述多分支特征提取网络的第一分支提取局部纹理特征，并通过第二分支提取全局语义特征；计算模块，用于基于所述时频图像计算包含香农熵特征和相对熵特征的全局信息论特征张量，基于所述全局信息论特征张量生成门控权重矩阵；融合模块，用于利用所述门控权重矩阵对所述局部纹理特征和全局语义特征执行自适应融合，生成自适应融合特征，根据所述自适应融合特征生成雷达信号的分类结果。
7.一种计算设备，其特征在于，包括处理组件以及存储组件；所述存储组件存储一个或多个计算机指令；所述一个或多个计算机指令用以被所述处理组件调用执行，实现如权利要求1~5任一项所述的一种多模态特征自适应融合的雷达信号分类方法。
8.一种计算机存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机执行时，实现如权利要求1~5任一项所述的一种多模态特征自适应融合的雷达信号分类方法。
