基于训练特征空间分布的雷达地面目标鉴别器设计

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该文对雷达地面目标高分辨1维距离像目标识别中的库外目标鉴别问题,提出一种基于训练特征空间分布的雷达地面目标鉴别器。在训练阶段利用基于相关系数预处理的K-Means聚类方法对库内目标样本特征空间进行区域划分,并采用基于空间分布的支撑向量域描述方法确定样本特征空间的边界与支撑向量,利用样本特征空间边界与加权K近邻原则对目标类别进行判决。该方法解决了库内目标与库外目标的鉴别问题,提高了目标识别系统的总体性能。针对多种不同姿态下目标特征空间非均匀聚合的特点,对训练样本特征空间进行区域划分,减小模板匹配搜索运算规模
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