本发明提出一种基于LSTM模型的脉冲多普勒雷达低慢小目标的识别方法，所述方法包括如下步骤：接收已经采集脉冲多普勒雷达低慢小类目标航迹的集合，对航迹集合信息进行拆分、归一化预处理；初始化基于初始化参数与当前训练单次目标个数的数据集执行选择LSTM前向传播，并计算当前系数对应损失函数值；如果所述损失函数值大于预设阈值，执行输入门系数、输出门系数和遗忘门状态系数的更新；如果所述损失函数值小于阈值，基于当前神经网络权系数进行下一训练单次目标个数训练；完成当前周期所有训练单次目标个数训练后，将当前周期损失函数值与所述停止迭代损失函数的预设阈值进行比较；基于最终状态神经网络参数在验证集数据验证识别正确率并进行输出。