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基于核方法的高分辨距离像雷达目标识别

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研究基于核的非线性方法，并将其应用于高分辨距离像雷达目标识别.核Fisher判别分析(KFDA)是一种抽取非线性特征的最有效方法之一，针对其面临的小样本问题，给出一种null-KFDA方法，对距离像进行特征提取.然后，采用一种新的核非线性分类器--KNR，对所提取的特征进行分类.对3种飞机的实测距离像数据进行实验，其结果验证了null-KFDA的有效性.此外，与非线性支持向量机(SVM)和径向基函数神经网络(RBFNN)相比，KNR具有更优的识别性能.

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来源
《第五届全国信息获取与处理学术会议》|2007年|606-609|共4页
会议地点秦皇岛·北戴河
作者
于雪莲; 袁湘辉; 汪学刚; 刘本永;
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作者单位

中国食品仪表学会;

沈阳市仪器仪表学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类雷达信号检测处理;
关键词
雷达目标识别; 核非线性分类器; 特征提取;

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