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本文将高分辨雷达目标检测问题等效为真假目标识别问题，并针对现有的高分辨雷达目标检测算法的缺陷，借鉴处理异常值问题的思想，首次将1类SVM引入高分辨雷达目标检测之中，为解决高分辨雷达目标检测问题提供了一条崭新的思路。同时针对现有的1类SVM对数据域描述的不足，结合高分辨雷达目标数据分布的特点，提出了一种聚类式的1类SVM模型，通过对训练的正类样本的聚类分组，用多个小的超球来代替原来的1个大的超球，从而更准确的实现了对数据域的描述。最后针对存在多类真目标的情况，提出了对每一类真目标分别进行处理的方法，以满足后