目标识别在目前的雷达系统中具有重要的现实意义和应用价值,是近年来国内外关注和研究的热点。雷达目标识别主要包含两方面的任务:首先是特征提取,这是目标识别的关键技术;其次是目标分类,它直接影响着识别率的高低。本文采用多种信号处理方法,紧密结合工程应用,探讨低分辨雷达地面目标识别方法。本文主要工作分为数据预处理、特征提取以及目标分类器三个部分。数据预处理部分主要分析了雷达信号形式,介绍了基于二维FFT的动目标检测,以及抑制部分杂波的处理措施,通过恒虚警和目标合并处理获得目标的数目、距离及频谱等信息,最后简要介绍了离散傅立叶变换带来的栅栏效应及其抑制方法。目标特征提取部分主要研究了基于RCS、频谱波形熵值、短时傅立叶变换及瞬时频率的特征提取方法,讨论了在不同信噪比、不同距离、不同处理时间以及不同相干积累调频周期数时从卡车、摩托车和人等三种类型目标所提取的四种特征的稳定性和可靠性,最后利用距离可分性测度的模式特征评价方法比较了以上四种特征的优劣。目标分类器部分主要讨论研究了近邻分类器及改进的近邻分类器、支持向量机分类器,结合实测数据对卡车、摩托车和人进行分类识别,得到了不同处理时间和不同相干积累周期数情况下这几种分类器的分类识别结果,其中在使用逐级近邻分类识别时取得了88%左右的平均识别率,在使用支持向量机分类器时取得了90%左右的平均识别率。