逆合成孔径雷达(ISAR)可以获得舰船、飞机等运动目标的远距离成像,得到不同视角的目标图像,可以实现检测、跟踪等不同目的,故ISAR在民用和军用领域都有广泛的研究和应用。本文利用ISAR的特点,对舰船进行成像,并对舰船的特征及识别进行深入研究。ISAR的成像技术比较成熟,本文利用比较通用的方法对舰船目标进行成像。文中采用三类舰船模型作为识别的对象,对各类型进行点阵模型建立,利用距离多普勒实现了舰船ISAR像的仿真。由于舰船结构和运动的复杂度以及ISAR像的特点,所成的像是不同角度不同旋转方向的,且各个旋转角度的像差距都很大,因此为了证实本课题的通用性,验证识别的有效性,本文选用了大量的数据样本进行试验。识别的重要一步是特征提取,通过验证,本文选取了三个适合舰船像的特征,三个特征是递进、互补的,包括:整体特征、LBP特征、轮廓特征。整体特征描述的是舰船的大体情况,LBP特征是舰船内部纹理的特征体现,而轮廓特征是本文针对舰船像的特点,采用了一种“拟合”方法提取出来的,然后,分别利用三类特征建立舰船的特征数据库。AdaBoost算法是一种比较新的技术,不仅简单通用,而且具有很强的分类能力,本文选取了AdaBoost的三个经典算法:RAB (Real AdaBoost)、GAB (Gentle AdaBoost)和MAB (Modest AdaBoost),分别对特征数据库进行识别,同时,将特征进行组合增加识别率,并针对识别结果分析了各算法的性能。最后,为了提高分类器与特征之间的匹配度,本文提出分步识别算法,进一步提高识别的准确度,并验证了其有效性,实现了本课题的研究目的。