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。