伴随着雷达、计算机、数据处理等科学技术的飞速发展,尤其是大型宽带相控阵雷达投入航天测控应用,为雷达目标识别提供了丰富的测量信息和研究的基础条件,新的目标识别模型和计算机处理能力的提高为快速识别提供了技术支撑。在航天测控活动中,获取了大量的雷达空间目标跟踪数据,为基于RCS序列动态特性的目标特征提取方法和基于决策树算法的目标识别方法提供了有力的数据支持。本文结合多目标环境下雷达目标识别系统的设计与实现,在深入研究雷达数据特点的基础上,结合RCS序列动态特性的目标特征提取方法和决策树算法构建了一个适用于多目标环境的雷达目标识别系统,其将目标识别作为主要目的,并根据项目需求,对系统功能模块进行划分,集成了目标运动特征提取、RCS特征提取、决策树构建、决策树训练、实时目标识别等功能模块,完成了实际部署和应用,在实际应用中获取了良好效果。在系统研发过程中,重点解决了以下关键技术:1、雷达目标运动特征提取。结合雷达数据实时处理方法,通过改进雷达数据电波折射修正方法和卡尔曼滤波算法,提高数据处理精度,使雷达目标运动特征提取更加准确,提高了目标初识别的准确率。2、雷达RCS特征提取。深入研究RCS特征识别机理,结合历史测量数据,分析雷达目标RCS统计特征中各个特征值的重要性,确定实时处理滑窗长度,选择有效特征值参与目标识别。3、基于决策树的目标识别方法研究决策树算法原理,利用历史数据训练,生成基于决策树算法的目标识别模板,采用不同批次数据检验目标识别概率。4、系统设计实现。在需求分析的基础上,细化软件系统设计方案,按照需求对软件结构进行梳理,划分软件模块,最终完成软件编码,实现了软件功能要求。在系统实现的过程中,对系统可靠性、健壮性、实时性予以充分考虑,并将扩展接口预留,可快速实现外部模块接入。在完成系统编码后,继续开展集成、单元、验收测试,完成了系统部署运行。雷达目标识别系统投入使用后,通过雷达跟踪数据复演和实时处理识别,检验目标识别效果,分析特征提取和识别算法的有效性,相关参数设置的合理性。经过近一年的使用,目标识别系统功能、性能满足用户需求,在实际使用中界面友好,操作简单,配置灵活,实时处理能力突出,经过同类目标训练的实时识别率达到80%以上,达到了设计要求。在本文最后,总结了全文工作,并对此后研究方向予以展望。