基于SVM与非参数LDA的雷达自动目标识别

来源期刊：控制与决策2007年第11期

论文作者：刘敬 张军英 赵峰

文章页码：1250 - 1254

关键词：雷达自动目标识别;非参数线性判别分析;支撑向量机;特征提取;高分辨距离像;

摘    要：针对非参数线性判别分析（LDA）的类间散布矩阵,就如何有效描述类边界结构这一问题,提出一种SVM与k近邻（kNN）法相结合的非参数类间散布矩阵构造方法——SVM-kNN.该方法消除了非类边界样本对类边界结构信息的扭曲.将SVM-kNN非参数LDA方法用于外场实测高分辨距离像的特征提取,并将识别结果与加权kNN非参数LDA法和谱域原空间法比较,结果表明,SVM-kNN非参数LDA方法能显著提高识别效率.