基于主分量分析的一维距离像雷达目标识别

基于主分量分析的一维距离像雷达目标识别

一维距离像是自动目标识别的一种重要特征,它对目标姿态变化很敏感,只有通过进一步处理提取稳定特征才能够有效用于识别.针对距离像的这种姿态敏感性,首先分析了主分量分析(PCA)的降噪原理与核主分量分析(KPCA)的特征提取能力,然后提出先用PCA滤波对一维距离像降噪再用KPCA提取较大姿态角范围内稳定特征的雷达目标一维距离像识别框架,并用四类目标的实测数据进行分类实验,表明该算法确实能够提高识别性能.

作 者： 张仲明 姜卫东 陈曾平 ZHANG Zhong-ming JIANG Wei-dong CHEN Zeng-ping   作者单位： 国防科技大学ATR国家重点实验室,湖南,长沙,410073  刊 名： 电光与控制  ISTIC PKU 英文刊名： ELECTRONICS OPTICS & CONTROL  年，卷(期)： 2005 12(5)  分类号： V271.4 TN957.51  关键词： 雷达目标识别   一维距离像   主分量分析   核主分量分析  

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