提出一種基于壓縮感知的合成孔徑雷達(dá)圖像目標(biāo)識(shí)別方法，將目標(biāo)識(shí)別問(wèn)題轉(zhuǎn)化為稀疏表示的近似求解問(wèn)題。該方法利用測(cè)試樣本在全體訓(xùn)練樣本基下的稀疏性，實(shí)現(xiàn)樣本間的近似稀疏表示。通過(guò)考察稀疏系數(shù)主要集中于樣本真實(shí)類(lèi)別之上的分布特性，研究了稀疏系數(shù)本身對(duì)目標(biāo)類(lèi)別具有的可區(qū)分能力，最后基于稀疏系數(shù)的分布特性設(shè)計(jì)分類(lèi)算法完成目標(biāo)識(shí)別?；贛STAR數(shù)據(jù)中三類(lèi)目標(biāo)的實(shí)驗(yàn)證明，與目前已有的幾種典型方法相比，該方法可以取得更高的識(shí)別率，是一種有效的合成孔徑雷達(dá)圖像目標(biāo)識(shí)別方法。