随着高频地波雷达在国防工业上的应用越来越受到重视,对于高频段雷达目标识别方法的研究也成为人们研究的重点。处于高频段的雷达目标其尺寸可以和雷达波长相比拟,即目标通常处于谐振区。极点是谐振区表征雷达目标的有效特征,其具有不变性。由实验数据中提取极点已成为信号处理的重要课题。本文详细介绍了极点提取法中的线性预测法,矩阵预测法及状态空间法的原理,表明线性预测法是矩阵预测法的一个特例,而矩阵预测法与状态空间法的算法二等价,从而使Prony方法,KT(SVD-Prony)方法,MPM方法在状态空间意义下得到统一。本文给出了MPM方法的具体过程,并对MPM方法进行仿真,表明了MPM方法具有较好的抗噪性能。在此基础上,对MPM方法进行改进,使用信号预处理方法可有效的改善MPM方法的抗噪性能,而使用多路数据处理方法可在某路极点缺失的情况下完整的提取所有极点。最后,本文将MPM方法用于处理细杆和飞机数据。在处理细杆数据时,由九路数据中可以精确的提取出相同的极点,表明了算法的有效性及极点法识别目标的可行性。在处理飞机数据时,得到三类极点,其中存在一类在飞机前后向回波中吻合的较好的点,认为其很可能对应着目标的极点。关于飞机目标极点的准确提取仍需进一步的研究。