基于卷积神经网络的雷达仙波点迹抑制方法

本发明公开了一种基于卷积神经网络的雷达仙波点迹抑制方法，其具体步骤包括：生成目标点迹与仙波点迹的特征向量；根据点迹的特征向量构建训练集；构建卷积神经网络模型；训练卷积神经网络；将测试点迹特征向量输入到训练好的卷积神经网络中，输出预测结果，将预测为目标的点迹绘制在坐标图上，展示仙波抑制后的目标点迹。本发明利用卷积神经网络自动捕捉特征间的复杂关联，更加精确地识别目标与仙波之间的细微差异，并且能够动态调整网络权重，消除了现有技术中对人工设定特征权重或固定规则的依赖，显著提升了仙波判别过程中的灵活性和准确性。