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提出了一种基于Gabor滤波器和独立分量分析（ICA）技术对合成孔径雷达（SAR）目标识别的算法。该方法提取预处理后SAR图像的低频子带图像，利用Gabor滤波器组对该低频子带图像在不同方向和尺度上滤波，再用主成分分析（PCA）＋ICA方法对Gabor滤波后图像提取有效特征向量作为目标识别特征，最后用支持向量机（SVM）对该特征进行分类完成目标识别。使用MSTAR数据库中3类SAR目标数据对该方法进行目标识别的仿真实验，平均识别率最高可达96．56％。通过与其他识别方法对比实验，验证了文中方法的有效性。