最优的核判别分析用于雷达目标识别

摘要：

特征提取是雷达目标识别研究中的重要问题,有效、稳健的特征是提高识剐率的关键.核判别分析(KDA)是一种抽取非线性特征的有效方法,但它会因为奇异性问题而难以求解.基于子空间投影的思想,给出一种最优的核判别分析(OKDA)方法,用于对雷达目标的距离像进行特征提取,然后采用基于核的非线性分类器对所提取的特征进行分类,实现对雷达目标的识别.分别对仿真和实测距离像进行实验,结果表明该方法具有较好的识别效果.

关键词：特征提取、核非线性分类器、核判别分析、雷达目标识别

所属期刊栏目：37

分类号：TP181(自动化基础理论)

在线出版日期：2009-02-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：883-885,937