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分析了主成分分析（PCA）与核主成分分析（kPCA）的基本原理，比较了两者在处理数据方面的性能，得出了kPCA比PCA在处理非线性可分数据方面具有优势的结论．依据几何绕射理论（GTD），通过Matlab仿真方法得到HRRP（高分辨距离像）数据，并以这些数据作为训练和测试样本，结合SVM分类方法，分别测试比较了基于4种不同核函数的分类识别性能，得出基于高斯核函数主成分分析的自动目标识别系统性能明显好于其他3种核函数的结论．