基于深度学习的雷达微弱目标探测方法及其装置

本发明涉及雷达微弱目标探测技术领域，尤其涉及基于深度学习的雷达微弱目标探测方法及其装置。其技术方案以下方法步骤：数据预处理与增强：接收雷达原始回波信号，用时频分析联合小波变换生成三维时频‑小波系数空间数据，并通过多种方式扩充数据集；特征提取网络构建：构建3D‑CNN与LSTM融合的网络，3D‑CNN有可变卷积核大小的卷积操作。本发明通过时频分析联合小波变换与数据增强使数据更丰富全面，通过3D‑CNN和LSTM融合及自适应卷积核可精准捕捉多维度特征；提高目标检测的灵敏度和特异性，通过自适应学习率和早停法保证训练效果，共同提升微弱目标探测的准确性和适应性。