最优的核判别分析用于雷达目标识别

• 作者: 于雪莲 刘本永
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 通信与信息工程
• 页码范围: 883-885,937
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 2990字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2008.06.021

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘本永	贵州大学计算机科学与技术学院	32	107	6.0	9.0
2	于雪莲	电子科技大学电子工程学院	15	67	5.0	6.0