本发明提出了一种提升FMCW雷达手势识别精度的干扰抑制方法。首先,利用FMCW雷达采集每个手势动作的扫频数据,并对每一个扫频的雷达数据进行FFT变换,得到手势目标的距离估计,在前一次FFT变换的基础上,对每一个啁啾的雷达扫频数据进行FFT变换,得到手势目标的多普勒估计;其次,将距离估计和多普勒估计进行耦合得到手势目标的RDM后用帧差法去除RDM的背景噪声;然后进行静态和动态干扰抑制;最后将干扰抑制后的RDM图输入到深度3维卷积(3D ConvNets,C3D)网络、膨胀3D卷积(Inflated 3D ConvNet,I3D)网络和时序膨胀3D卷积((Long Short Term Memory network‑Inflated 3D ConvNet,TS‑I3D)网络进行特征提取后分类,输出不同的手势类别。本发明创造新地提出对距离‑多普勒图进行干扰抑制,提高了手势识别的精度。