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主成分分析法（PCA）等基于L2范数最小均方准则的目标特征提取方法在合成孔径雷达（SAR）图像目标识别中得到广泛应用，L2范数易受SAR图像中野值的干扰，影响目标特征提取效果。介绍一种基于L1范数双向二维主成分分析法（B2DPCA．L1）的目标特征提取方法。L1范数对野值有较强的鲁棒性，通过在L1范数框架下实现B2DPCA，有效地改善了样本中野值对特征提取的影响，同时减少了特征矩阵维数，提高了目标识别率。实验表明，所提出方法的识别性能优于基于L2范数的特征提取方法。