基于非负稀疏表示的SAR图像目标识别方法是一种结合非负矩阵分解（NMF）和稀疏表示理论（SRC）的先进识别技术。该方法通过利用SAR图像的散射特性，将目标信号分解为非负基向量的线性组合，同时引入稀疏约束以提高特征的判别能力。在传统稀疏表示的基础上，该方法强调分解系数的非负性，更符合SAR图像中散射强度的物理意义。通过构建过完备字典并优化稀疏编码过程，能够有效提取目标的局部结构特征，抑制噪声和杂波干扰，从而提高在复杂场景下的目标识别精度。实验结果表明，该方法在保持较高识别率的同时，具有较好的鲁棒性和泛化能力，适用于军事侦察、灾害监测等领域的SAR图像自动目标识别任务。
