提出了一种线性和非线性特征提取与分类器相结合的合成孔径雷达(sar)目标识别方法

合成孔径雷达（SAR）是一种利用合成孔径方法进行雷达成像的技术，它能够在各种天气和光照条件下获取高分辨率的雷达图像。目标识别是SAR图像处理中的重要任务之一。为了提高SAR目标识别的准确性和性能，研究人员提出了一种线性和非线性特征提取与分类器相结合的方法。

该方法首先对SAR图像进行预处理，包括去除噪声、校正和增强等。然后，通过线性特征提取方法，如主成分分析（PCA）或线性判别分析（LDA），提取SAR图像中的特征信息。线性特征提取能够保留SAR图像中的主要信息，但它只能处理线性可分的目标，对于非线性可分的目标效果不佳。

所以，为了提高识别效果，该方法还引入了非线性特征提取。非线性特征提取方法主要包括核主成分分析（KPCA）、自编码器等。这些方法能够更好地捕捉非线性关系，提取更丰富的SAR目标特征。

接下来，将线性和非线性特征进行融合，形成综合特征。这些综合特征融合了SAR图像的线性和非线性信息，能够更好地描述目标的特征和结构。

最后，采用分类器对提取出来的特征进行分类。常见的分类器包括支持向量机（SVM）、人工神经网络等。这些分类器能够利用综合特征进行目标的分类识别，提高识别准确率和性能。

综上所述，线性和非线性特征提取与分类器相结合的合成孔径雷达目标识别方法能够充分利用SAR图像的信息，提高目标的识别能力和准确性。这种方法在SAR目标识别领域具有重要的应用价值。