合成孔径雷达(SAR)具有全天时全天候的巨大优势,已成为现代战场侦察的重要手段。尽管SAR自动目标识别(ATR)技术已经取得了较大的进步,其仍然无法满足复杂多变的战场需求。如何快速准确地识别SAR目标并对其可能发生的局部变化做出判断对于实战中的战场情报获取具有十分重要的价值。因此,实现更高精度、更深层次的SAR自动目标识别意义重大。基于模型的SAR ATR由于适应扩展操作条件的能力强而成为SAR ATR的研究热点。构建目标部件级别三维电磁散射模型对于实现目标部件级精细识别具有重要意义。目标部件级三维电磁散射模型描述了目标整体以及组成其的各个散射部件在某一频段、姿态下的电磁散射特性,这使得检测目标的单个散射部件成为可能。本文面向部件级别的SAR目标识别,着力研究了SAR数据中单个散射部件的检测方法,主要研究工作如下:一、介绍了目标部件级三维电磁散射模型的构建过程以及其参数化表述形式。分析了其具有的特性并据此设计了单个散射部件检测的实施框架。该框架描述了如何从目标的部件级三维电磁散射模型出发预测单个散射部件的二维图像或特征,进而在实测SAR数据中检测单个散射部件。二、提出了基于匹配滤波的单个散射部件检测方法。匹配滤波是信号检测的经典算法。本文利用目标部件级三维电磁散射模型预测单个散射部件的图像并以此构建匹配滤波器。通过在模型参数域的滑动实现了三维参数域的匹配滤波器滑动从而提高了匹配滤波器的检测精度。同时,基于CLEAN思想在逐个检测散射部件的过程中不断剔除散射部件之间的互扰。最后使用该方法对简易坦克目标的电磁计算数据、暗室测量数据以及MSTAR“干扰”数据进行了散射部件检测实验,实验结果表明,该算法能够较好得检测出实测数据中存在的散射部件。三、提出了基于特征匹配的单个散射部件检测方法。该方法首先分析了单个散射部件在图像域特性据此构造散射部件的特征,紧接着设计了合适的相似度度量准则实现特征匹配完成单个散射部件的检测。最后使用该方法对简易坦克目标的电磁计算数据、暗室测量数据以及MSTAR“干扰”数据进行了实验,实验结果表明,该算法能够较好得检测出实测数据中存在的散射部件。