针对合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）图像样本数据有限，且不同类别间的图像区分度不高导致识别困难的问题，提出一种应用于SAR图像识别的距离度量学习方法.该方法使用CNN网络得到图像的特征分布，利用LSTM网络加强图像间的关联性，基于余弦相似距离度量方法计算图像之间的匹配度，通过注意力机制后对结果进行分类.训练过程结合小样本学习的训练方式，采取预训练的策略进行实验.实验以公开的MSTAR数据集进行SAR图像识别，结果表明该方法准确率达到99.3%，比SVM方法提升2.5%.
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