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雷达利用目标形状的极化重构识别目标
对低分辨力雷达，不能区分目标上各个散射中心的回波，只能从它们的综合信号中提取极化特征，
因而只能从整体上对简单形体的目标加以粗略的识别。
对高分辨力雷达，目标回波可分解为目标上各个主要散射中心的回波分量。对复杂形状目标的极化
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雷达利用目标形状的极化重构识别目标
对低分辨力雷达，不能区分目标上各个散射中心的回波，只能从它们的综合信号中提取极化特征，
因而只能从整体上对简单形体的目标加以粗略的识别。
对高分辨力雷达，目标回波可分解为目标上各个主要散射中心的回波分量。对复杂形状目标的极化重构，就是利用高分辨力雷达区分出各个散射中心的回波，分别提取其极化信息。在对各个散射中心分别作出形状判断(可以利用目标的极化散射矩阵，或利用目标的缪勒矩阵中各个元素同日标形状的关系)后，
依据其相对位置关系，组合成目标的整体形状。后同已知目标数据库相比较，得到识别结果。
Cameron等〔21)给出了用卡车进行识别实验的情况，给出了卡车上各个主要散射中心的识别结果，并按其空间相对位置排列成图。在Pottier(28))对SAR图象进行分析与识别时也用到了任意散射体由几种典型散射机制合成的观点。
3）利用瞬态极化响应识别目标
Chamberlain等(29)将极化信息与冲激响应结合起来，提出了利用目标瞬态极化响应(TPR)进行目标识别。利用TPR识别目标是将极化识别与时（频）域识别相结合的很好范例。
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针对雷达自动目标识别技术进行了简要回顾。讨论了目前理论研究和应用比较成功的几类目标识别方法:基于目标运动的回波起伏和调制谱特性的目标识别方法、基于极点分布的目标识别方法、基于高分辨雷达成像的目标识别方法和基于极化特征的目标识别方法，同时讨论了应用于雷达目标识别中的儿种模式识别技术:统计模式识别方法、模糊模式识别方法、基于模型和基于知识的模式识别方法以及神经网络
模式识别方法。后分析了问题的可能解决思路。
雷达目标识别技术回顾及发展现状
雷达目标识别的研究始于"20世纪50年代，早期雷达目标特征信号的研究工作主要是研究达目标的有效散射截面积。但是，对形状不同、性质各异的各类目标，笼统用一个有效散射面积来描述，就显得过于粗糙，也难以实现有效识别。
雷达作为重要的电子信息装备，自诞生起就在中发挥了极其重要的作用。但随着进攻装备的发展，只具有探测和跟踪功能的雷达也已经不能满足信息化的需要，迫切要求雷达不仅要具有探测和跟踪功能，而且还要具有目标识别功能，雷达目标分类与识别已成为现代雷达的重要发展方向，也是未来雷达的基木功能之一。目标识别技术是指:利用雷达和计算机对遥远目标进行辨认的技术。
车载激光雷应用面临的挑战及发展趋势
1 面临的挑战
1）高昂的成本几乎是车载激光雷达被大规模推广使用的障碍。
2）车规级量产困难 - 激光雷达要实现车规级量产，需满足性能、环境适应性、可靠性、产品一致性等多方面要求，且供应商需建立规范化、自动化的装配生产线。此外，车载激光雷达车规级的有效验证方式也尚未有定论。
3）气候环境影响车载激光雷达的探测光束，受大气吸收、散射、折射效应的影响。
a、智能驾驶汽车中的激光雷达一般安装在汽车顶部或嵌于车身四周，较低的安装高度使得大气中某些气体分子和悬浮粒子引起的回波缩减效应较大，从而造成激光雷达探测器的接收效果变差。
b、在雨、雾、冰雪等恶劣天气下，空中的悬浮物会对激光发射、反射以及检测等过程产生不良影响，造成激光雷达探测范围减小、检测精度降低。
2 发展趋势
1）固态激光雷达是应用趋势，既可降成本又符合车载需求。
2）车载激光雷达将日趋智能化
车载激光雷达可能将作为整个网络中的节点，不仅仅专属于智能车，还能合理应答网络终端命令调整自身工作模式，从而实现软硬件解耦，更加灵活地完成感知任务；
3）多传感器数据融合
多传感器冗余配置和信息融合将突破单一传感器的局限性，发挥多传感器的联合优势，提高系统可靠性和鲁棒性，扩展系统的时间和空间覆盖率，更加准确和地感知环境。
4）车载激光雷达算法优化和封装
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