为了满足未来战场环境中侦察、监视以及精确制导的需求,成像激光雷达的信息处理问题已经成为了国内外一个重要的研究方向。利用成像激光雷达数据识别目标是该领域需要解决的一个关键问题,也是一个极具挑战性的难题。本文围绕成像激光雷达的目标识别问题,开展了成像激光雷达仿真、目标姿态估计、局部形状特征提取以及目标识别方法的研究。本文的主要工作和成果如下:(1)开展了成像激光雷达的回波数据仿真方法的研究,提出了一种扫描型成像激光雷达仿真的加速算法。首先研究了成像激光雷达仿真的基础理论,建立尽可能全面真实地描述激光的发射、传输、与目标作用和接收过程的数学模型,在此基础上仿真生成高逼真度的激光雷达目标图像。重点针对扫描型成像激光雷达仿真中遇到的计算效率问题,建立了目标运动以及光束扫描的数学模型,并将传统的光线—目标求交问题转化为了求解不等式方程组的问题,然后通过对方程组的分段线性化处理,筛选出可能的解,大幅精简了光线—目标求交运算的次数,提高了仿真算法的运算效率,实验结果表明,本文提出的算法在保证仿真真实度的同时,大幅提高了计算效率。(2)针对空间中弹头目标姿态估计的问题,提出了一种基于三维点云数据的参数化估计方法。本文将弹头形状近似为圆锥状,并推导出了描述此圆锥的数学模型。利用激光雷达得到的目标三维点云信息,通过优化算法求解模型参数,从而获得弹头目标的形状、姿态和位置信息。实验结果表明,本文算法对点云的规模要求较低,在测距精度较高时,算法可以达到很好的参数估计性能。(3)研究了局部形状特征性能的影响因素,基于球谐三维旋转不变量构建了一种新的局部形状特征提取方法。局部特征对局部参考坐标系(LRF)的敏感性是造成特征在噪声和不同的采样中性能下降的一个重要因素,为了提高特征对噪声和采样的鲁棒性,本文利用球谐三维旋转不变量构造了一个局部形状特征,并通过大量实验确定了提取特征所需的参数。在不同模型库、不同噪声和分辨率下对本文提出的特征和经典特征进行比较,实验结果表明该特征的性能较传统特征有较大提升。为了验证特征的目标识别能力,提出了一种目标识别算法,对5类空天目标进行识别。实验结果表明本文提出的特征有着较好的识别性能。