近年来,合成孔径雷达被广泛应用在军事和民用领域,目标识别是合成孔径雷达图像解译中的关键技术,合成孔径雷达图像的质量直接影响目标识别的效果,因而,如何提高图像质量并提高目标识别效果是合成孔径雷达图像处理领域的研究热点。本文研究并实现了合成孔径雷达图像处理中的旁瓣抑制和目标识别方法,主要研究内容如下:1、研究合成孔径雷达图像旁瓣抑制方法,提出基于小波变换空间变迹的合成孔径雷达图像旁瓣抑制方法,对成像后的复数图像分别进行实部和虚部的二维小波分解,对分解后得到的各子通道进行空间变迹旁瓣抑制,将旁瓣抑制后的各子通道数据通过小波重构得到实部数据和虚部数据,再对实部数据和虚部数据分别进行空间变迹旁瓣抑制,最终生成基于小波变换空间变迹旁瓣抑制后的复数图像。2、研究合成孔径雷达图像目标识别方法,提出基于多线性主成分分析和张量分析的合成孔径雷达图像目标识别方法,构建四阶张量训练样本,利用多线性主成分分析得到多线性投影矩阵,通过投影矩阵构建核心张量,对核心张量进行线性判别分析,进行样本的分类识别。3、将提出的基于小波变换空间变迹的合成孔径雷达图像旁瓣抑制方法和基于多线性主成分分析和张量分析的合成孔径雷达图像目标识别方法在SAR目标识别系统中实现,设计并实现了SAR目标识别系统的数据录入模块、图像预处理模块和目标识别模块,通过系统实现验证方法的可行性和有效性。