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雷达技术经过几十年的发展，已经能够实现从干扰中探测目标的存在，测量目标的位置以及运动轨迹等，到能够实现目标识别。空间目标识别是一个新的课题，而其中基于RCS的空间目标识别是以后发展的一个重要方向。 本文主要做了以下几个方面的工作： 1、综述了空间雷达目标识别技术的发展历史和现状，总结了以前方法的特点，并指出了存在的问题和解决的途径，最后简单概括了神经网络和模糊识别技术。 2、讨论了空间目标RCS序列的获取以及利用反射图得到统一姿态角下的值，在此基础上进行特征值的提取和压缩。 3、研究了误差反向传播网络和径向基函数神经网络的分类机理和设计考虑，结合采集到的RCS数据，对三类空间目标进行识别，最后是对误差反向传播网络的改进，使得其更适合处理时间序列数据。 4、分析了模糊C均值算法，讨论了目标函数和隶属度函数的确定，同时还讨论了模糊神经网络，研究了输入、输出模糊化，网络参数的确定。