合成孔径雷达（SAR）图像目标识别是遥感领域的重要研究方向，具有重要的军事和民用价值。然而，SAR图像固有的相干斑噪声、目标姿态敏感性和复杂背景干扰等因素，给目标识别带来了巨大挑战。针对这些问题，本文提出了一种基于主元分析（PCA）和稀疏表示（SparseRepresentation）的SAR图像目标识别方法。首先，利用PCA对SAR图像进行降维处理，提取最具判别性的特征，同时抑制噪声和冗余信息；然后，结合稀疏表示理论，构建过完备字典，通过稀疏编码实现目标的稳健分类。实验结果表明，该方法在降低计算复杂度的同时，能够有效提高SAR图像目标识别的准确性和鲁棒性。本研究为SAR图像目标识别提供了一种新的思路，在军事侦察、灾害监测等领域具有潜在的应用价值。
