近年来,随着深度学习及计算机视觉等技术的迅速发展,合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）自动目标识别（Automatic Target Recognition,ATR）的工作也取得了较大的进展。但受到复杂环境等诸多原因的影响,目前仍存在部分问题亟需解决。本文通过运用深度学习技术,以及有效结合迁移学习和注意力机制等方法,对SAR ATR工作展开更深入的理论实证探究,从而提高SAR ATR的最终效果。以下是本文对于SAR ATR算法所开展的具体研究内容:首先,在SAR ATR数据处理方面,针对SAR图像存在的样本量稀少问题以及低信杂噪比（Signal-to-Clutter-Noise Ratio,SCNR）)问题,通过采用生成对抗网络（Generative Adversarial Networks,GAN）方法,提出了一种基于约束朴素生成对抗网络（Constrained Naive GAN,CN-GAN）的SAR图像生成以及增强算法。CN-GAN通过有效的结合最小二乘GAN（least-squares GAN,LSGAN）和图像到图像生成（Image-to-Image Translation,Pix2Pix）的方法,并将生成器的损失函数进行改进,来达到生成样本和增强样本的目的。实验结果证明,CN-GAN能够获得更好的图像生成效果,并且能够有效地降低SAR图像的相干斑噪声影响,增强图像质量,提高目标识别的准确率。其次,在SAR ATR网络设计方面,针对网络训练时间长问题以及噪声干扰严重时模型预测效果差的问题,提出一种基于深度迁移学习与注意力机制结合的SAR ATR算法。该算法采用深度卷积网络来实现端对端的目标识别任务,并结合深度迁移学习方法,将残差网络在Image Net数据集上训练的权重模型迁移至SAR图像识别工作中,从而加快模型训练的时间,提高识别效率;另外,在网络结构当中加入卷积注意力机制模块,以获取进一步识别性能改善。实验通过在MSTAR数据上加入不同程度的随机噪声模拟环境噪声干扰问题,以此验证算法的有效性。实验结果表明,在噪声程度为1%的情况下测得的识别率为99.25%,对比之前的方法提高7.09%,在噪声程度为15%的情况下测得的识别率为94.63%,对比之前的方法提高了38.85%。结果证明该算法能够有效的降低噪声干扰对于SAR图像目标识别的影响。最后,在SAR ATR实际应用方面,针对复杂的环境（如树木、建筑物等虚警）干扰下大场景SAR图像中多目标、小目标检测识别效果差的问题,考虑将光学图像检测识别模型迁移至SAR ATR任务中,从而提出一种复杂环境下基于YOLOv5模型迁移的SAR ATR算法。该算法通过将YOLOv5算法在COCO数据集上训练得到的检测识别模型迁移至SAR图像数据集上,利用该模型进行进一步的训练,从而达到有效的检测识别效果。实验通过将MSTAR数据集中的大场景复杂环境图像与目标图像融合得到用于训练的SAR图像目标检测识别数据集。实验结果显示,通过将YOLOv5训练模型迁移至SAR图像上进行训练,在测试集下得到的最终平均精度均值（mean average precision,m AP）为98.1%。实验证明,该结果与之前算法比较具有较高的提升,因此在SAR ATR算法中具有实效性。