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针对雷达自动目标识别中的库外目标拒判问题,提出了一种人工生成库外样本的方法和一种加权k最邻近（knearest neighbors,KNN）分类器。通过人工生成库外高分辨距离像样本,解决了在训练阶段无法获取库外样本的难题。加权KNN分类器同时满足了基于问题和基于数据两大设计要求,能够很好地处理拒判问题。通过基于接收机工作特性（receiver operating characteristic,ROC）准则和基于损失函数准则的仿真实验,证明了加权KNN分类器具备优良的拒判性能。