提高雷达HRRP目标识别和拒判性能的核学习算法

• 作者: 保铮 刘宏伟 柴晶
• 来源期刊: 西安电子科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 高分辨距离像 多模分布 识别 拒判 支持向量域描述 多核支持向量域描述 凸优化
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 页码范围: 793-800
• 页数: 8页
• 分类号: TN959.1
• 字数: 5436字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2400.2009.05.007

摘要

雷达高分辨距离像(HRRP)数据具有明显的多模分布特性.在雷达HRRP识别和拒判中,采用单个高斯核很难准确地描述HRRP数据的多模分布.针对该问题,将单个高斯核扩展到多个高斯核线性组合的形式,并将该组合形式应用到支持向量域描述(SVDD)中来处理识别和拒判问题.根据对组合系数自由度的不同限制,扩展后的多核支持向量域描述(Multi-kernel SVDD)方法可以分别表述为不同的凸优化形式:二阶锥规划(SOCP)和半正定规划(SDP),它们都可以收敛到全局最优解.新方法采用了更加复杂的核函数形式,能够更加灵活地描述HRRP数据在高维特征空间的多模分布,从而提高雷达HRRP的识别和拒判性能.仿真实验结果显示该方法的损失值仅为单核SVDD的88.6%~93.2%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	保铮	西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室	417	6850	37.0	62.0
2	刘宏伟	西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室	231	3070	26.0	37.0
3	柴晶	西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室	3	41	3.0	3.0