La detección de objetivos de imágenes de radar de apertura sintética (SAR) es de gran importancia en la vigilancia civil y el reconocimiento militar. Sin embargo, hay pocos conjuntos de datos de imágenes SAR de objetivos típicos no cooperativos públicamente disponibles. Con el objetivo de resolver este problema, se propone un modelo de imágenes SAR basado en facetas para simular las imágenes SAR de objetivos de aeronaves no cooperativas bajo diferentes condiciones. Al combinar la óptica física iterativa y la aproximación de Kirchhoff, se puede obtener el coeficiente de dispersión de cada faceta en el objetivo y la superficie rugosa. Luego, se puede generar la señal de eco del radar de un objetivo de aeronave sobre un entorno de superficie rugosa, y se pueden simular las imágenes SAR bajo diferentes condiciones. Finalmente, a través de experimentos de simulación, se puede establecer un conjunto de datos de objetivos no cooperativos típicos. Al combinar la red YOLOv5 con el módulo de atención de bloque convolucional (CBAM) y otra cabeza de detección, se realiza un modelo de detección de objetivos de imágenes SAR basado en el conjunto de datos establecido. En comparación con otros detectores de la serie YOLO, los resultados de la simulación muestran una mejora significativa en la precisión. Además, el sistema de reconocimiento automático de objetivos presentado en este documento puede proporcionar una referencia para la detección y reconocimiento de objetivos de aeronaves no cooperativas y tiene una gran aplicación práctica en la conciencia situacional de las condiciones del campo de batalla.