基于高分辨一維距離像的雷達(dá)自動目標(biāo)識別技術(shù)研究.pdf

1、雷達(dá)高分辨一維距離像包含了目標(biāo)重要的結(jié)構(gòu)和形狀信息,并且擁有容易獲取的優(yōu)勢。因此基于高分辨一維距離像的雷達(dá)自動目標(biāo)識別技術(shù)研究有重要的意義和使用價值。本文主要針對高分辨距離像數(shù)據(jù)特征提取和選擇問題展開研究。
　　首先基于回波散射點模型,對高分辨距離像物理特性進(jìn)行分析,重點分析了距離像回波數(shù)據(jù)的方位敏感性、平移敏感性和強(qiáng)度敏感性。針對數(shù)據(jù)敏感性問題,采用簡便合理的方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,使其能夠用于分類實驗。
　　接著對基于子空

2、間方法的特征提取和特征選擇方法進(jìn)行探討,對核Fisher判別分析(KFDA)降維方法深度分析,將其分解為核主成分分析(KPCA)和線性判別分析(LDA)兩步降維組合的算法。受以上組合方式啟發(fā),本文通過對核主成分分析(KPCA)和線性判別分析(LDA)的降維思想分析,針對高分辨一維距離像數(shù)據(jù)提出一種新的組合降維方法。算法使用線性判別分析(LDA)和主成分分析(PCA)兩種降維方法對數(shù)據(jù)組合降維,最后使用支持矢量機(jī)(SVM)分類器分類決策。