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.
刘敬,张军英,赵峰
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.
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;