KDDA在高分辨雷达目标识别中的应用  

Application of KDDA in High Resolution Target Recognition Radar

作　　者：丛瑜[1] 肖怀铁[1] 付强[1] 

机构地区：[1]国防科学技术大学电子科学与工程学院ATR重点实验室,长沙湖南410073

出　　处：《计算机仿真》2007年第10期99-102,共4页Computer Simulation

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60572138);973项目(5131402)

摘　　要：文章研究了核直接判别分析(kernel direct discriminant analysis,KDDA)在高分辨雷达目标特征提取与识别中的应用。KDDA算法是传统的LDA算法与核方法的结合,文中讨论了KDDA算法原理,首先将KDDA应用于雷达目标距离像特征提取,求取更易于分类的核投影向量,然后采用支持向量机进行分类,提出了基于核直接判别分析的高分辨雷达目标特征提取与识别方法。用四类目标数据进行了实验,实验结果表明,该方法能够提高目标识别性能。This paper investigates the application of KDDA（kernel direct discriminant analysis） in the target＇s feature extraction and recognition of high range resolution profile radar.KDDA is the combination of LDA and the kernel method.The paper discusses the theory of the KDDA algorithm.Firstly,using the KDDA for the feature extraction of radar＇s target range profile,obtaining the kernel projection direction which can easily be recognized.Lastly using the SVM to recognize the targets.So this paper brings forward a method of target＇s feature extraction and recognition of HRRP radar based on the KDDA.This paper makes experiment on four targets.It has made out that the method could improve the recognition performance.

关 键 词：核直接判别分析 雷达目标识别 一维距离像 支持矢量机 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]