摘要：利用空間目標雷達散射截面(Radar Cross Section, RCS)序列開展空間目標結構識別是空間態勢感知的重要組成部分。文章針對RCS序列受目標物理特性、姿態特性影響大,序列信號非平穩特征明顯的問題,利用深度神經網絡(Deep Neural Network,DNN)算法解決空間目標結構特征識別的問題;針對特征提取不具區分度的問題,提出利用分形分析提取RCS序列的分數維特征,并利用Fisher判決率對傳統特征進行選取;介紹了DNN算法以及數據處理過程;最后,利用一組仿真測試數據對算法進行了仿真驗證。分析結果表明,DNN算法在解決利用RCS序列進行目標結構識別這一問題中具有魯棒性強、識別準確的特點。