雷达是一种全天时全天候的传感器,在军事和民用方面都有重要的应用价值,雷达目标识别广泛应用于国民经济、空间技术和国防等领域,越来越收到世界各国的高度重视。本文主要研究基于隐马尔科夫模型的雷达目标动态RCS序列特征提取与目标识别技术,完成了以下四个内容的研究工作:(1)雷达目标RCS变化特性分析。雷达目标RCS测量序列由目标运动和散射特性共同决定,雷达目标散射特性、姿态调整和雷达位置等因素共同决定了目标RCS的起伏特性。通过分析各种类型雷达目标的RCS变化特性,寻找各类目标RCS序列变化规律差异,为特征提取奠定基础。(2)基于隐马尔科夫模型的雷达目标RCS变化特性表征方法。利用隐马尔科夫模型对雷达目标RCS序列进行建模,用不同的模型参数刻画不同类型雷达目标的RCS变化特性,为基于RCS变化特征的雷达目标识别奠定基础。(3)基于RCS变化特性的雷达目标识别。利用典型雷达目标的RCS测量数据,根据不同类目标RCS变化规律的差异,采用隐马尔科夫模型表征雷达目标RCS变化特征,实现目标的分类识别,验证RCS变化特性的分类识别效能。测试结果表明,分类识别效能良好。(4)改进隐马尔科夫模型建模。针对经典隐马尔科夫模型参数(状态数)固定的缺陷,建立了自适应隐马尔科夫模型,使模型的状态数能自动适应待建模信号结构的复杂性,并采用自适应隐马尔科夫模型表征雷达目标RCS变化特征,实现了目标的分类识别,测试结果表明,分类识别效能良好。论文建立了基于RCS测量数据的雷达目标识别原型系统,为目标识别方法走向工程化应用奠定了基础。