本发明属于雷达信号调制方式识别技术领域，具体涉及一种基于MobileNet模型迁移学习的雷达信号识别与定位方法。本发明基于MobileNet模型迁移学习和梯度加权类激活映射，使用深度可分离卷积搭建网络模型，可以有效降低模型参数，提高模型的计算效率；训练过程中通过加载预训练模型进行迁移学习训练，可以提高模型的收敛速度和泛化性能；同时采用梯度加权类别激活映射的方法对网络模型的预测结果进行可视化，提高了深度学习模型的可解释性和透明性。