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本发明公开了一种基于高频毫米波雷达的水运航道监测预警方法，使用高频毫米波雷达，在船只行驶过程中对航道中水下障碍物进行检测，获取雷达采集的时频图像数据；将时频图像随机反转、剪裁以扩充用于训练的数据集；使用改进后的火鹰算法对Resnet网络模型进行优化，搭建识别模型；采用SPM混沌映射的方式，使火鹰算法跳出局部最优，加快收敛速度；利用收集的时频图像数据集对改进后的Resnet网络模型进行训练；将模型投入使用，在船只行驶过程中，识别可能造成潜在危害的礁石障碍物并发出警报。本发明在现有技术基础上，加快了Resnet网络模型收敛速度，进一步提高雷达识别系统的准确性和鲁棒性。

本发明针对含目标回波样本是稀疏的、不完备的，并且人工提取的特征往往是经验的、定性的问题，提供一种基于时频图深度学习的检测方法。本发明通过半仿真方法获取含目标回波大量数据，解决两类数据非均衡问题。通过白化预处理和迁移学习分类器，能够自主学习时频图的特性，深入挖掘两类数据的差异。本发明将分类器输出的两类概率作为统计量，解决了虚警控制的问题，这种恒虚警特性在实际雷达检测中具有重要意义。