本发明公开了一种基于胶囊网络的SAR自动目标识别方法,雷达目标识别领域。该方法的主要流程：首先对原始SAR图像进行裁剪处理，然后将裁剪后的图像进行简单的卷积处理，之后利用具有不同膨胀率的卷积核来提取多尺度特征，然后利用自适应的特征细化模块增强重要的特征，再通过逐像素融合策略融合增强后的多尺度特征，然后再输入到基于胶囊单元的网络层进行更抽象特征学习并保留特征间的空间关系，最后将编码器网络的输出的特征输入到一个由四个转置卷积层组成的解码器网络进行SAR目标重构来改善编码器的学习能力；SAR目标鉴别结果在编码器网络的最后一层输出。本发明与现有的深度卷积神经网络算法相比具有更高的精度。