本发明提供一种基于稠密卷积神经网络的LPI雷达信号分类方法，首先制作数据集，获取几种不同脉内调制方式的LPI雷达信号，对雷达信号进行时频分布处理，得到时频图像；采用图像处理技术，对时频图像进行预处理。然后构建一种基于稠密卷积神经网络的特征提取与分类方法。为了加快和优化所提模型的学习效率，采用迁移学习对网络模型进行预训练，利用Adam算法对网络参数进行优化训练。最后采用SoftMax分类器准确获得8个LPI雷达信号分类结果。本发明提出利用稠密卷积神经网络，能更充分提取雷达信号特征，加强特征重利用，从而提高雷达波形在低信噪比下的识别性能，可用于复杂电磁环境下的雷达信号识别。