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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摘 要：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
. l2 R" h- v& L) `, w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
( x. [" O! A2 H; N% o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
/ z3 p9 l7 G( M8 G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，保证目标鉴别所需的实时性工作要求。最后通过仿真和实测数据验证了该方法具备优良的鉴别
性能与良好的实时处理能力。
关键词：目标鉴别；高分辨距离像；K-Means 聚类；支撑向量域描述；K 近邻分类器
1 引言
弹载雷达地面目标识别系统主要面临的问题是
复杂环境下对特定目标的实时鉴别。针对弹载雷达
应用背景，采用合成宽带雷达体制生成雷达地面目
) W" l: h2 x( Z4 t标 1 维高分辨距离像 (High Resolution Range
Profile, HRRP)用于检测与识别。目标 HRRP 反映
0 z/ l3 i0 s. w5 J了目标散射点在雷达视线方向的几何结构信息，相
对于 2 维雷达成像，其易于工程实现且实时性强，
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