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提出结合全局和局部稀疏表示的合成孔径雷达（SAR）目标识别方法。基于全局字典的稀疏表示可以比较各个训练类别对于测试样本的相对表征能力。而基于局部字典的稀疏表示则体现各个类别对于测试样本的绝对描述能力。因此,两者的结果具有良好的互补性,可以为正确决策提供更充分的信息。采用D-S （Dempster-Shafer）证据理论对两者的决策矢量（即重构误差）进行决策融合从而得到更为稳健的识别结果。基于MSTAR数据集进行了目标识别实验并与其他SAR目标识别方法进行了充分对比,实验结果证明了提出方法的有效性。