随着当代军事技术的蓬勃发展，现代战争对于雷达的要求正发生着深刻的变化。窄带雷达由于其侦察功能单一，提供的侦察信息相对简单，已经难以适应现代战争。但由于其造价低廉，服役数量多，相对宽带雷达技术简单、工艺成熟，所以针对窄带雷达的改造升级，就成为研究的热点和重点。本文研究的是基于微多普勒效应的窄带雷达飞机目标分类方法。本文分别从微动模型建立、分类特征提取、分类器设计以及实测数据杂波抑制几个方面对窄带雷达飞机目标识别进行了分析和研究。本论文的主要内容概括如下：1.微多普勒效应是雷达目标的整体或部分相对于主方向运动之外的机械运动对雷达目标回波产生调制的现象。基于这个现象本文首先进行了数学建模研究，通过数学建模仿真证明了三类典型飞机目标由于其物理结构的不同，导致回波数据存在着明显差异，可以作为特征提取的依据。2.提取了9维飞机目标分类特征，运用线性相关向量机（RVM）分类器进行了窄带雷达飞机目标仿真数据的分类实验。结果表明，该方法可以较好的实现目标分类功能，并且由于线性RVM的特性，分类器可以对分类特征的优劣做出评价从而实现有监督的特征选择。最后，对重复频率、驻留时间和信噪比三种因素对分类结果的影响进行了分析实验。3.针对窄带雷达飞机目标分类的杂波抑制问题，文章分析了实测数据的杂波特点，并对MTI、子空间和CLEAN三种杂波抑制方法进行了比较研究。最后，结合实测数据进行了实验分析。