低空小微目标分类问题是雷达业界的难题之一，严重影响了雷达的探测性能和系统作战指挥效能。为了准确、快速识别旋翼、固定翼等低空小微目标，提出一种基于高维特征域的低分辨雷达小微目标分类识别方法。通过提取信号层的一系列时频微观特征和航迹宏观特征，对特征进行内积、幂变换等获取高维特征域，利用学习树网络建立多层级目标分类识别模型，实现低空小微目标分类标记。研究结果表明，该方法能准确、快速地实现小微目标的分类。