面对现代信息化战争日益复杂的战场环境,针对雷达升空平台地面目标识别系统,传统的雷达信号处理技术已无法满足现代化战争对目标进行准确识别,因此对雷达目标识别技术的需求愈来愈迫切。随着雷达极化技术的发展,基于目标极化HRRP的目标识别技术也逐渐成为该领域相关研究人员的研究热点。极化HRRP不仅可以反映目标的物理结构信息,更能表征目标的电磁散射特性。目前,随着雷达目标识别技术的发展,基于极化HRRP的目标识别技术已成为该领域相关研究人员的研究热点,并取得了一定的进展与突破。但是针对雷达升空平台地面目标识别这一应用背景条件,其关键技术依然存在一些问题。例如训练样本不足或缺失所导致的非完备训练模板库问题,地面干扰或假目标与目标高相似性导致样本特征空间低可分性问题,以及低信噪比导致噪声与目标发生混叠等问题,都将严重影响雷达目标识别系统对地面目标的识别性能。本论文将针对该应用背景下雷达地面目标识别技术中存在的关键技术问题展开研究。具体包括以下几点:1.为解决雷达地面目标识别技术中,由于目标非合作性所导致的训练样本不足或缺失造成的训练模板库非完备问题,本论文研究了一种基于电磁仿真软件FEKO雷达非合作目标HRRP仿真方法。通过将待仿真目标的CAD模型导入该软件,利用软件内部集成的目标RCS计算方法,得到目标各个频点的RCS进而得到目标HRRP。在目标识别训练阶段,可以利用该方法生成的仿真数据生成训练模板库,以此来解决训练样本数据不足或缺失导致的非完备训练模板库问题。同时将仿真数据与目标实测数据对比,该方法所生成的目标HRRP能够较准确表征目标实际电磁散射特性,并利用该方法生成的仿真数据在训练阶段形成目标训练模板库,然后用实测数据在测试阶段对未知待测试目标进行判别,以此来验证此方法在目标识别技术中的有效性。2.特征提取是目标识别环节关键问题,为对目标HRRP提取高可分性、低维度的特征,本论文提出一种基于目标极化HRRP极化分解的特征提取方法。该方法基于一种极化分解方式,实现目标多通道HRRP的特征提取,较传统直接对单个极化通道HRRP进行特征提取的方法,该方法更能充分利用目标极化HRRP的极化信息,降低特征提取阶段对目标HRRP的极化信息损失,同时减少目标特征中的冗余信息,保证特征低维度特性。并利用实测数据对本方法进行验证,结果表明,在保证目标特征向量低维度的条件下,本方法有效地提高了各目标间特征向量的可分性,从而使得目标识别性能得到有效提升。3.针对雷达升空平台地面目标识别系统,研究了一种基于宽带极化雷达目标HRRP鉴别-分类二级处理的目标识别方法,将地面雷达目标识别系统分为目标鉴别与目标分类两个阶段。目标鉴别阶段,由于目标HRRP的姿态敏感性,导致目标特征空间的非均匀多区域分布问题,该目标识别方法在目标鉴别阶段利用快速密度聚类算法对特征空间进行区域划分,然后利用基于密度权重支持向量域描述的鉴别器完成目标鉴别,实现对库内目标(感兴趣目标)的鉴别与库外干扰(地面干扰与假目标)的拒判。目标分类阶段,利用基于高斯核函数的支持向量机实现目标分类,完成对库内目标的类型分析。本方法解决了针对感兴趣目标的鉴别与分类,通过对训练特征空间进行区域划分,将特征空间划分为多个子区域,完善了目标识别系统的性能。同时,该方法实现了对特征空间域更为精确的描述,有效减小了鉴别器与分类器的运算复杂度。最后通过实测数据进行实验,验证了本方法具备优良的鉴别与分类性能。