一种基于多维特征的深度学习虚警抑制方法

本发明属于信号处理目标检测技术领域，公开了一种基于多维特征的深度学习虚警抑制方法。本发明包括对输入回波数据进行预处理；对进行预处理后的积累合成数据在能量域进行低阈值检测，确定疑似虚警目标；结合点迹的多维特征进行特征建模，构建形成点迹的特征图；构建帧间多维特征空间；采用深度学习模型对疑似虚警目标在帧间多维特征空间进行判定并将点迹结果输出。本发明通过对雷达回波针对性特征建模，构建卷积神经网络用于学习真实目标点迹与虚警点的可分性特征，实现对虚警点和真实目标点迹的有效区分，从而能够更加自主高效地抑制虚警点，提高雷达对目标的检测能力和检测速度，提升雷达探测性能。