Author(s): LIU Hua-lin, WANG Zong-quan
Pages: 262-266
Year: 2009 Issue:  4
Journal: Radar Science and Technology
Keyword:  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;
Abstract: 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.