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提出了一种基于极化相似度的全极化SAR自动目标识别算法，并利用仿真得到的全极化SAR数据进行了识别实验。该方法将极化相似度量引入到局部极大值匹配算法中，有机地结合了散射中心特征点的空间域和极化域的信息。针对目标绕雷达视线的旋转，以及系统极化测量误差引起的极化倾角变化，给出了极化倾角估计和补偿算法，并实验研究了极化倾角对识别结果的影响。仿真识别结果表明，全极化数据的平均识别率明显优于单极化，证明了该算法的有效性。