1、雷達(dá)目標(biāo)分類識別在防空反導(dǎo)、海上防御等國防軍事領(lǐng)域內(nèi)有著重要應(yīng)用。雷達(dá)作為現(xiàn)代戰(zhàn)爭獲取戰(zhàn)場信息的重要工具，可以實時監(jiān)控整個戰(zhàn)場環(huán)境，對戰(zhàn)場上的目標(biāo)進(jìn)行分類識別。分類結(jié)果用于態(tài)勢估計與決策分析，可以有效提高我方軍事戰(zhàn)斗力和機(jī)動力。
　　由于目前我國大部分現(xiàn)役雷達(dá)都是窄帶低分辨雷達(dá)，提供的目標(biāo)信息相對有限，通常將其運(yùn)動信息（位置、速度、加速度等）、雷達(dá)散射截面積（Radar Cross Section, RCS）等目標(biāo)特征用于目標(biāo)分類

2、。本文主要對基于運(yùn)動信息和RCS特征的目標(biāo)分類方法進(jìn)行了研究，包括以下三部分：
　　1.針對雷達(dá)目標(biāo)跟蹤分類過程中對于未知機(jī)動目標(biāo)運(yùn)動模型建模不準(zhǔn)確的問題，本文提出了一種聯(lián)合跟蹤與分類算法，預(yù)先建立多個目標(biāo)機(jī)動模型，通過在跟蹤過程中根據(jù)新息反饋修正，對預(yù)先建立的多個模型進(jìn)行概率分配，將目標(biāo)根據(jù)其機(jī)動性進(jìn)行分類，并且將分類結(jié)果輔助修正目標(biāo)機(jī)動模型，在目標(biāo)按照機(jī)動性進(jìn)行分類的同時提升目標(biāo)跟蹤性能。
　　2.針對部分目標(biāo)在平穩(wěn)飛行

3、階段沒有表現(xiàn)出足夠的機(jī)動特征致使上述分類算法分類識別困難的問題，本文提出了一種基于模糊邏輯推理的運(yùn)動目標(biāo)分類算法，利用Fuzzy數(shù)學(xué)知識，將目標(biāo)的運(yùn)動信息模糊化，通過專家經(jīng)驗生成模糊關(guān)系，將同一時刻的目標(biāo)高度以及速度值歸一化之后輸入建立好的模糊邏輯推理系統(tǒng)，估計各類目標(biāo)的分類概率。
　　3.針對在目標(biāo)分類過程中只依據(jù)運(yùn)動信息的局限性，本文提出了一種基于運(yùn)動信息與RCS信息分類融合的目標(biāo)分類算法。算法首先基于目標(biāo)的運(yùn)動信息以及RCS