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随着空间技术的迅速发展,世界各国对空间资源的依赖日益增强,如何有效获得卫星目标的电磁散射特性或RCS值并对其进行分类识别对维护国家安全和促进人类的航天活动都具有重要意义。本文首先对复杂目标电磁散射特性及空间目标识别技术进行了详细的综述;接着具体分析了MoM和PO法的原理及步骤,并提出用FEMAP结合3DMax软件快速建立复杂目标模型的方法,最终运用FEMAP软件建立了本文主要研究的卫星精细模型,为对其进行散射特性及识别方法研究打下基础。其次,本文详细的分析了卫星目标的结构特征及高频散射特性,并对本文采用的PO法用最为准确的MoM进行了可行性验证;接着分析了模型网格剖分密度与计算精度的关系,确定出了适合本文卫星电尺寸网格剖分的密度,节省了计算的时间和内存;在上面分析的基础上对用FEMAP建立的卫星模型进行了RCS预估,详细分析了卫星目标的RCS随姿态角和频率变化的规律,对卫星表面的细小结构及太阳帆板对卫星总体RCS的影响做了较为详细的分析;接着给出了一种基于PO法的针对超电大尺寸目标的高效算法,该方法能在非常高的频率条件下对形状简单的目标进行RCS预估,并且能够获得较好的预估结果。最后,本文给出了一种针对自旋稳定式卫星的尺寸估计方法,该方法将卫星目标合理的等效为一椭球体,在此基础上利用目标RCS序列估计目标的长轴和短轴尺寸,仿真结果表明该方法能有效估计出目标的等效长轴和短轴尺寸;接着给出一种针对三轴稳定式卫星目标的模糊分类识别方法,该方法首先对卫星目标RCS序列进行修正的直接梅林变换(MDMT),然后提取目标RCS序列、MDMT序列的均值与标准差及MDMT序列本身作为5个有效的统计特征,组成特征向量,然后用模糊分类的方法来识别卫星目标。本文应用5类卫星目标的RCS预估序列进行了仿真实验,结果表明,该算法在信噪比较低的情况下也能取得较好的效果,而且比较稳定。