本发明公开了一种基于半监督学习和特征约束的SAR目标鉴别方法，主要解决现有有标签训练SAR数据不充分导致过拟合和鉴别性能差的问题。其方案是：1)获取给定的有标签训练数据集、无标签训练数据集和测试样本集，对其进行预处理，得到新的训练集和新的测试集；2)构建基于特征约束的半监督SAR目标鉴别网络Ψ：3)将新的训练集输入到构建好的SAR目标鉴别网络Ψ中进行训练，得到训练好的网络Ψ′；4)将新的测试集输入到训练好的SAR目标鉴别网络Ψ′中，得到最终的目标鉴别结果。本发明利用半监督学习和特征约束，一定程度上减轻了有标签数据不充分导致的过拟合问题，增强了网络学习的特征的鉴别性，提升了网络SAR目标鉴别的性能。