本发明公开了一种基于多尺度排列熵的微波链路识别降水粒子方法，获取多环境微波链路衰减数据并根据所属降水粒子类型进行划分；多尺度粗粒化衰减信号数据，对结果序列重构和概率计算后进行多尺度排列熵计算；计算每段衰减信号时间序列的平均衰减率，构建平均衰减率‑尺度‑排列熵三维数据集；统一数据大小，划分训练集和测试集并训练构建好的2D‑CNN网络；输入微波链路数据，利用多尺度排列熵与训练好的网络模型识别降水粒子。本发明通过多尺度排列熵和微波链路数据能够对微波信号时间序列进行多尺度粗粒化并衡量其复杂性和随机性，结合链路平均衰减率构建三维数据集，利用训练好的2D卷积神经网络实现快速降水粒子识别。