雷达成像技术对远距离目标进行观测具有全天时、全天候的优点,能够提供目标更多的属性信息,在军事和民用领域中有广阔的应用前景。随着半导体、计算机、信号处理等技术的飞速发展,雷达成像技术性能越来越高,图像质量、分辨率不断提高,其中包含的信息也就越来越多。面对大量雷达图像数据,如何快速、准确、高效地提取目标信息,对目标属性进行判别成为了困扰雷达技术发展的瓶颈问题。传统的基于模型匹配的特征提取方法依赖于目标在图像中的先验信息如轮廓特征、纹理特征、边缘特征等,而在实际环境中这些信息特征会随环境改变而变化,特征提取对训练数据的要求非常高,这在实际中是很难满足的,因此限制了该类方法的工程应用价值。目标属性信息通常是目标某些物理特征的反应如目标的微动特征、结构特征、极化特征等,对于目标识别具有重要的作用,其特征的提取受环境因素影响较小,对训练数据的要求很低,因此,从理论研究和工程实用上都具有很高的价值。为了从雷达图像中充分挖掘目标电磁散射的物理机理,本文分别从目标微动特征提取、目标结构尺寸特征提取以及目标属性散射中心特征提取三个方面开展研究,主要工作概括如下:1.针对低信噪比情况下窄带雷达飞机目标分类问题,提出基于时域调制周期的窄带雷达飞机目标喷气发动机调制(Jet Engine Modulation,JEM)特征提取算法。该算法利用飞机旋翼转速不同引起的时域调制周期和时频域波形熵差异进行分类。首先用窗函数截取回波信号,提取时域和多普勒域能量熵值随窗滑动变化的特征,并对窗函数的长度进行优化,提高了分类性能。最后基于仿真数据与实测数据验证所提特征提取算法在低信噪比情况下能够对飞机目标有效地分类。2.针对空间轨道目标结构尺寸特征提取问题,提出了一种基于多基站ISAR图像的空间轨道目标三维成像算法用来提取目标的结构特征。该算法介绍了多基站ISAR三维转台模型,利用三维转台模型得到空间轨道目标三维坐标与二维ISAR图像之间的投影方程,该投影方程由投影矩阵和散射中心的测量矩阵组成,其中散射中心的测量矩阵表示了散射中心在不同图像中的纵向距离和微多普勒频率,因此不需要进行ISAR图像方位定标。为了构建投影矩阵和散射中心的测量矩阵,本算法分为两个部分:第一部分建立空间轨道目标与成像雷达之间相对运动模型,基于此模型能够构建散射中心的三维坐标与散射中心的纵向距离和微多普勒频率之间的投影矩阵;第二部分首先提出基于分水岭-谱线估计的图像散射中心提取方法用来提取散射中心的纵向距离和微多普勒频率,然后为了联合不同ISAR图像中散射中心的散射信息,提出一种基于对极几何理论的散射中心关联方法用来构建散射中心的测量矩阵。最后基于电磁仿真数据分别验证了散射中心提取方法、散射中心关联方法以及目标三维成像方法的有效性。3.针对短观测时间条件下空间锥体目标微动特征和结构特征提取问题,提出了一种基于ISAR图像序列的空间锥体目标参数估计算法。该算法利用图像旋转相关法估计转台模型空间锥体目标转速,然后利用锥体目标顶点和底面边缘的三个散射中心的微动模型,估计锥体目标对称轴与雷达视线夹角,在此基础上,联合在半个进动周期时间内散射中心在ISAR图像序列中的纵向距离和微多普勒频率的变化信息建立微动特性方程组,求解方程组可以得到空间锥体目标的结构参数和微动参数。最后基于电磁仿真数据验证了此方法能够有效提取空间锥体目标微动特征和结构特征,并缩短了观测时间,改善了实时性。4.针对三维全极化属性散射中心提取问题,考虑到雷达全极化观测数据在频率-方位角-俯仰角三维参数模型空间上具有较强稀疏性,提出了基于SAR图像序列的三维全极化属性散射中心提取算法。首先为了联合属性散射中心在SAR图像序列中的属性散射信息,提出一种全极化属性散射中心的关联方法,由于模型参数较多,需要构建的参数化字典维数很大,首先利用散射中心在SAR图像序列中的位置信息进行参数初始化,再次采用距离-方位特性解耦合的方式进行字典降维,最终求解稀疏信号恢复问题并提取三维全极化属性散射中心。根据提取的三维全极化属性散射中心可以有效地估计目标或目标重要部件的三维空间位置、几何尺寸、姿态角度以及极化信息。最后基于电磁仿真数据验证了上述方法的有效性。