本发明公开了一种基于DCNN和Transformer的雷达辐射源识别方法，将Transformer架构引入到雷达辐射源识别领域，并且对架构进行改进，克服了之前学习远程依赖性难题，计算两个位置之间的关联突破之前卷积神经网络的限制。采用注意力机制模型，对于多通道的数据特征提取，通过学习进入全局特征提取前的数据通道特征，学习通道依赖性，凸显特征提取后的各个通道的重要性，提高辐射源时频图的表征能力。本发明提出的方法可以对低信噪比的时频图首先进行局部特征提取，然后考虑关联位置之间的关系考虑全局特征，在信噪比的情况下，综合局部特征跟全局特征，能够有良好的识别效果。