针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)目标识别问题,提出联合多层次二维压缩感知投影特征的方法.采用二维压缩感知投影作为基础特征提取算法,具有不依赖训练样本、效率高等显著优势.构建多个二维压缩感知投影矩阵提取原始SAR图像的多层次特征.不同投影矩阵获得的特征具有差异性,从不同方面描述SAR图像的灰度分布特性;同时,这些特征源自相同的输入图像,因此也具有一定的内在关联性.采用联合稀疏表示对提取的多个特征矢量进行表征分析,在内在关联性约束下考察不同特征的独立鉴别能力,从而提升每一类特征的稀疏表示精度.最终,根据求解的稀疏表示系数,分别在各个训练类别上对测试样本的多类特征进行重构,获得重构误差.根据最小误差的准则,判定测试样本所属目标类别.通过综合运用多层次二维压缩感知特征提取和联合稀疏表示分类,提高SAR目标识别的整体性能.利用MSTAR数据集中的多类目标SAR图像对方法进行测试验证,结果反映其在标准操作条件(standard operating condition,SOC)和扩展操作条件(extended operating condition,EOC)均可保持可靠的识别性能.