【摘 要】
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雷达目标一维距离像识别中,一维距离像样本集的分布常呈现出明显的非线性结构,预先给定模区大小的传统综合子空间串方法的识别性能会下降。为此,本文提出一种最优综合子空间
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雷达目标一维距离像识别中,一维距离像样本集的分布常呈现出明显的非线性结构,预先给定模区大小的传统综合子空间串方法的识别性能会下降。为此,本文提出一种最优综合子空间串方法,该方法中不用预先确定模区大小,而在最大似然准则下将训练一维距离像样本集划分为多个模区,然后在每一模区建立综合子空间以提取目标特征,从而能更好地表征样本集中一维距离像分布的这种非线性结构,提高对目标的识别性能。对3种实测飞机目标的实验结果表明了该方法的有效性。
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