基于深度学习的单面阵低空雷达目标识别方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的单面阵低空雷达目标识别系统，包括：数据采集模块获取多种环境下不同目标雷达回波数据，接收机有特定采样频率和动态范围，采集时间依目标特性设定，数据压缩存储；数据预处理模块进行去噪、杂波抑制和归一化；特征提取模块用CNN提取特征；目标识别模块分类识别目标；模型训练与优化模块训练模型、优化参数；可视化展示模块展示结果。本专利可准确采集、高效预处理数据，利用深度学习精准提取和识别目标特征，优化模型提升准确率，还能可视化展示结果，有效提高低空雷达目标识别的准确性、实时性和可靠性，满足监测需求。