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本发明公开了一种基于决策级融合的空间微动目标识别方法,主要解决现有空间微动目标识别方法特征提取单一、回波利用不充分且识别率低的问题。其实现方案为:1)生成原始回波训练样本集、验证样本集及测试样本集;2)分别从原始回波训练样本集、验证样本集及测试样本集中提取目标的四类特征,包括:7维物理特征、伪Zernike矩特征、HRRP数据域特征及RID数据域特征;3)将所提取的四类特征输入相应分类器中,获得4类空间空间微动目标的后验概率;4)采用粒子群优化算法对后验概率进行赋权,得到最终的识别结果;本发明能充分表征目标特性,提高空间微动目标的识别率,具有良好的泛化性能及较好的抗噪性能,可用于空间微动目标识别。