现代化信息战争推动了雷达自动目标识别技术的发展,而现代雷达的迅猛发展正好给雷达自动目标识别技术创造了更好的研究条件以及工程应用实现。高分辨距离像不仅能够提供雷达目标沿距离维精细的结构信息,而且具有易于获取及处理的优点,从而赢得了广泛的关注。灰色系统理论是一门分析和处理信息不完备系统的新方法,近年来在目标识别领域得到了推广应用。本文在基于灰色关联分析的雷达目标识别方法的基础上,重点研究了利用高分辨距离像信息的基于角度关联度和形态的雷达自动目标识别技术,主要工作有以下三个部分。首先,为了松弛距离像的方位敏感特性,研究了基于自适应角域划分的识别方法。该方法利用匹配度确定数据划分边界,将非线性可分问题转换为了线性可分问题,利用稳定的散射点强度分布像表征一个角域帧内的距离像,它能够自适应地确定角域涵盖范围,缩减模板数量,提高识别性能。其次,研究了基于灰色关联分析的雷达目标识别方法,在自适应角域划分的基础上,采用灰色关联度作为相似性的度量。具体研究了一种改进的灰色关联度模型——角度关联度模型,并提出了将该方法应用到基于实高分辨距离像和复高分辨距离像的雷达自动目标识别上,同实距离像识别不同,为了松弛复距离像的初相敏感性,需要先对其进行提取差分相位信息的预处理操作。最后,为了进一步降低识别系统运算量,提出了基于形态的雷达目标识别方法。经过仿真实验,该方法可以有效的压缩系统存储量,提高识别系统的实时性,与此同时提高系统容噪性以及提升系统识别性能。