核不相关辨别子空间雷达目标一维像识别

• 作者: 刘华林 王宗全
• 来源期刊: 雷达科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 雷达目标识别 核不相关辨别子空间 广义奇异值分解 一维距离像
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 信号/数据处理
• 页码范围: 262-266
• 页数: 5页
• 分类号: TN957.52
• 字数: 2576字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-2337.2009.04.005

摘要

针对不相关辨别分析方法在目标类别数较多时计算量大,且可能面临散度矩阵奇异的问题,提出了一种核不相关辨别子空间算法,并将其用于雷达目标一维距离像识别.新算法继承了原方法提取目标统计不相关辨别特征的优点,同时利用核机器学习理论与广义奇异值分解,有效解决了计算量与矩阵奇异的问题,并进一步改善了目标的类可分性.对ISAR实测飞机数据进行了分类,并与几种经典核非线性方法进行了比较,结果表明所提方法的识别性能得到了明显改善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘华林		13	27	2.0	5.0
2	王宗全		7	2	1.0	1.0