目标识别是现代雷达必备的基本能力之一。考虑到我国现役防空雷达多为低分辨雷达的现状,论文以三类空中目标:直升机、螺旋桨飞机、喷气式飞机为分类对象,研究了基于低分辨雷达目标回波的微动特征的提取技术及其优化方法,并通过仿真实验对特征的表征能力以及优化方法的改善效果进行验证。首先,介绍了现有飞机目标旋翼回波模型,针对模型无法确定机身分量强度的问题,提出了利用CLEAN算法估计机身与旋翼能量比的方法,通过估计能量比值可确定机身分量的强度,给出了三种类型飞机机身-旋翼能量比的定量分析结果。对仿真目标回波的微动特性分析表明,高分辨模式下通过估计谱线间隔、个数等信息进行目标识别的方法并不适用于低分辨模式。然后,从回波波形、回波组成成分以及时频特性等三个角度分析了飞机目标回波的微动特征提取方法,包括频域波形熵、波形相对量、特征值谱特征以及时频图特征等。分类仿真结果表明,测试样本信噪比为15dB时,三种类型的特征均能够实现87%的平均分类正确率。接着,针对微动特征受噪声及机身分量影响较大的问题,介绍了三种特征提取的优化方法:基于CLEAN算法的微动分量提取、基于BOX-COX的微动分量增强、基于稀疏重构的降噪方法。三种方法分别从分离机身分量、增强微动分量、降低噪声的角度出发,强化了目标回波中的微动特性。仿真结果表明,三种优化方法均能够改善分类效果。最后,给出了基于低分辨雷达的目标自动分类方案,为其工程实现提供借鉴。