本发明属于水声工程技术领域，具体公开了一种基于强化学习的主动声纳目标回波检测方法。其包括如下步骤：获取主动声纳信号回波的历史状态数据；对历史状态数据进行量化以及标准化预处理操作，然后进行灰度值处理，声纳信号的特征将隐藏在生成的灰度图中；每一个灰度图即为一组历史状态数据，为每组历史状态数据制作标签；建立奖励值体系，根据信号的功率的相关程度计算奖励值；将历史状态数据输入到强化学习模型中进行强化学习训练；使用训练好的强化学习模型对输入的主动声纳信号回波数据进行状态判断，找到该数据对应的目标回波位置。本发明通过强化学习方法对主动声纳接收信号进行处理，检测目标回波的有无，提高了检测的准确率和鲁棒性。