随着雷达技术的发展,未来雷达的显著特点之一就是具备目标识别功能。目前多数较为成熟的自动目标识别系统都采用一维高分辨距离像进行识别。一维成像的优点是径向分辩力与目标到雷达之间的距离无关,不受目标相对雷达转角的限制,运算量小,实时性好。其缺点是敏感于目标的姿态和运动速度。本文提出了一种高分辨距离像的拼接方法,能够对运动目标成像进行拼接。并使用基于核函数的分类器——支持向量机,为一维距离像分类,另外,将核函数思想引入正则变换,提出一种特征提取方法——核函数正则变换,用其对一维成像数据进行特征提取,收到较好效果。对于雷达目标识别来说,微多普勒效应有非常大的应用潜力。因为它能反映目标局部的细微运动。识别过程一般为先对雷达回波进行时频分析,再利用时频图数据提取特征,然后分类。本文设计了一种特征提取方法,用多种分类器仿真实验均得到了较好效果。