一维距离像和雷达二维像能反映雷达目标精细的结构特征，目标的精密物理结构对目标特征测量和目标识别是非常有用的。研究雷达目标的一维距离像和雷达二维像是对雷达目标进行识别、辨识及分类的基础。本文主要研究雷达二维像与雷达目标的匹配，以及基于雷达二维像的雷达目标识别。逆合成孔径雷达(ISAR)是一种高分辨成像雷达，它可以实际用于对诸如飞机和空间物体等目标进行成像。ISAR成像技术是利用雷达与目标之间的相对运动和信息处理技术来获得大的等效天线孔径，提高雷达的角分辨率，再辅之以高倍数的脉冲压缩技术，提高距离分辨率，得到远距离目标的高分辨率二维雷达图像。本文介绍了一维距离像和雷达二维像的成像原理，通过仿真计算获取目标的一维距离像和雷达二维像，对其进行绘制，并将雷达二维像与目标进行匹配。主元分析法是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法，它可以从多元事物中解析出主要影响因素，揭示事物的本质，将复杂问题简化。它可以将高维数据投影到较低维空间。神经网络从模拟人脑的感知行为出发，基于神经元间的连接来实现感知信息的大规模并行、分布式存储和处理，并提供自组织、自适应和自学习能力，特别适用于处理涉及诸多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题。本文使用主元分析对雷达二维像特征向量进行降维，用最小距离法并借助神经网络对其分类，从而对雷达目标进行识别。分别设计了两种识别途径的算法，并对两种识别方法进行实践检验，通过实验结果，分析其优缺点。为满足计算与可视化的需求，通过集成电磁估算理论、可视化等技术，开发了完整的高频电磁散射仿真系统。该系统集成了模型操作与可视化、多种高频算法、一维距离像与雷达二维像计算、计算结果的绘制与比较等模块，通过友好的图形用户界面，使用户可以更方便、有效地获取复杂目标的距离像信息，并对未知雷达二维像进行识别。在该系统的设计过程中，通过应用面向对象和模块化的设计方法，使系统易于重用、维护和扩展。