由于信息化战争的迫切需求,雷达目标自动识别技术引起了广泛的研究兴趣。现代战争中的雷达目标多采用隐身、超低空突防等技术,此类低可探测目标对雷达目标识别技术提出了新的挑战。宽带雷达被认为是探测与识别上述目标的有效装备,因此,急需开展雷达目标宽带电磁散射特性分析与识别技术的研究。本文依托国防基础研究及国家自然科学基金等相关项目,针对雷达目标宽带电磁散射特性分析、宽带雷达目标识别技术和宽带雷达超分辨技术开展了研究。研究了利用阶数步进时域积分方程方法分析金属目标的瞬态电磁散射问题。由于阶数步进时域积分方程方法需要存储大量稠密阻抗矩阵,内存消耗大,计算复杂度高,本文将自适应交叉近似算法引入阶数步进时域积分方程方法,结合奇异值分解再压缩技术,利用远场阻抗矩阵的低秩特性对其进行压缩,加速传统的阶数步进时域积分方程方法,显著降低了内存需求,减少了迭代求解中的矩阵矢量乘时间。研究了利用时域有限元边界积分方法分析金属介质混合目标的瞬态电磁散射问题。由于阶数步进法具有晚时无条件稳定的优势,故本文研究了采用阶数步进法求解时域有限元边界积分方程,分别推导了时域有限元部分和时域边界积分部分的阶数步进方程,并给出了采用混合公式和内观公式求解耦合矩阵方程的方法,实现了阶数步进时域有限元边界积分方法,为稳定求解时域有限元边界积分方程提供了新的手段。研究了基于E脉冲的雷达目标识别技术。指出了传统E脉冲技术存在的问题,提出了一种多方位E脉冲技术,对目标的不同角度区域构造不同的E脉冲,并给出了该技术的具体实施步骤,显著提高了基于E脉冲的雷达目标识别技术的正确识别率。研究了基于高分辨一维距离像的雷达目标识别技术。介绍了高分辨一维距离像的获取方法,重点研究了基于流形学习的特征提取方法,针对现有流形学习算法存在的两个问题,其一是未充分利用不同目标样本的类别信息,其二是未考虑不同训练样本对分类效果的贡献不同,提出了一种自适应邻域保持判别投影算法,能够有效地提高基于高分辨一维距离像的雷达目标识别技术的正确识别率。研究了一种基于快速稀疏贝叶斯学习算法的宽带雷达超分辨技术。将宽带雷达超分辨问题和稀疏表示问题建立联系,重点研究了采用快速稀疏贝叶斯学习算法求解该问题,并研究了采用多层动态字典提高精度,降低计算量,对于来自空间分布很近的多部雷达的非相干数据,还研究了一种相干处理算法。本文方法能够有效实现宽带雷达多波段数据融合,提高宽带雷达的距离向分辨率。