1.一种基于高频毫米波雷达的水运航道监测预警方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1控制雷达对水底礁石障碍物进行检测，采用短时傅里叶变换对回波数据进行时频联合分析，获得时频和频域的二维信息；

S2将时频图像随机进行反转、剪裁扩充数据集；

S3改进火鹰算法，在火鹰算法产生随机个体时，采用SPM混沌映射的方法，在算法中加入随机偏好游动策略改进位置更新方法，使算法拥有一定的跳出局部最优的能力，加快算法收敛速度；

S4使用改进后的火鹰算法对Resnet网络模型中卷积运算的权值和阈值进行优化，迭代输出最优解代入Resnet模型，利用优化后的Resnet网络模型搭建好图像识别模型；

S5使用收集好的数据集对Resnet网络模型进行训练，训练完毕后投入船舶进行使用；

S6控制雷达进行扫描，将雷达获取的数据图像输入训练优化后的Resnet网络模型中，判定船只下方水域是否存在障碍物，存在障碍物则发送警报。

2.根据权利要求1所述的一种基于高频毫米波雷达的水运航道监测预警方法，其特征在于，S1所述雷达为高频毫米波雷达，使用高频毫米波雷达进行扫描，雷达发射天线发射线性调频信号，遇到障碍物之后发生散射，接收天线接收散射回波信号，回波信号为：其中，f0为起始频率；k为线性调频频率，表示线性调频信号岁时间的增长率，T为回波信号相对于发射信号的时延。

3.根据权利要求2所述的一种基于高频毫米波雷达的水运航道监测预警方法，其特征在于，在对信号进行短时傅里叶变换时需要对采样量化后的数字信号进行处理，将时域和频域离散化后的短时傅里叶变换为：其中m，n分别为时间和频率的采样点，x(k)代表在时刻k的样本，h(kt‑mt)是一个窗函数，其中t为时间变量，窗函数用于在信号上滑动，以分析信号在不同时间段的频率内容，e‑j2πnfk是复指数函数用于计算不同频率nf的傅里叶系数，经过处理之后得到回波信号的时频图，使用改进之后的火鹰优化算法结合Resnet模型对时频图进行识别。

4.根据权利要求1所述的一种基于高频毫米波雷达的水运航道监测预警方法，其特征在于，S3中在选择火鹰初始位置时采用SPM混沌映射的方法，混沌搜索思想主要是通过某种迭代方式产生混沌序列，SPM混沌映射的公式为：其中,η∈(0,1),μ∈(0,1)时,系统处于混沌状态，r为0～1之间的随机数，在算法迭代中，火鹰不断更新种群位置就是不断优化卷积模块权值和阈值的过程。

5.根据权利要求4所述的一种基于高频毫米波雷达的水运航道监测预警方法，其特征在于，火鹰不断更新种群位置的过程中，使用随机偏好游动策略对位置更新进行改进，随机偏好游动本质是一种权重因子ω(t)，通过权重因子来增强个体对自身的学习，借鉴自身的个体位置信息使得个体具有记忆性，公式如下：其中 表示种群在维度j上t+1时刻的位置， 表示惯性部分，ω(t)表

示惯性权重， 表示个体认知部分，S1表示个体学习因子， 表

示种群i在其历史最佳位置中纬度j上的值， 表示社会认知部分，

其中S2为社会学习因子， 表示全局最佳位置在维度i上的值。

6.根据权利要求1所述的一种基于高频毫米波雷达的水运航道监测预警方法，其特征在于，S4中所述火鹰算法通过对Resnet中两个卷积块中的权值和阈值进行优化：初始化火鹰优化算法，包括种群规模N,问题维度D，猎物数量n，算法搜索空间上界于算法搜索空间下界，最大迭代次数，权值与阈值初始值；评估新得到的火鹰和猎物适应度，确定是否为最佳解决方案，是否到达最大迭代次数，如是则输出最优解分为权值和阈值；如否，使用随机偏好游动策略继续更新火鹰位置。