融合特征识别：克服雷达高分辨距离像平移敏感性

"征 功率谱特征是通过计算一维距离像的傅里叶变换来获取的，它能够反映信号在频域内的能量分布，对于不同的目标类型，其功率谱特征通常存在显著差异。通过计算功率谱，可以提取出与目标结构相关的关键信息，即使目标在距离轴上发生平移，功率谱的形状也会保持相对稳定。 1.3.2提取中心矩特征 中心矩是衡量图像形状的重要参数，它可以提供关于目标形状的几何信息。通过对一维距离像计算中心矩，可以得到一个不受目标位置变化影响的特征向量，从而克服平移敏感性。 1.3.3提取幅度谱差分特征 幅度谱差分特征是通过计算一维距离像幅度谱的差分来获得的，这种方法可以揭示目标细节的变化，同样具有平移不变性。差分操作可以增强目标边缘信息，有助于提高识别效果。 2主成分分析（PCA） 主成分分析是一种统计方法，用于将多个可能相关的变量转换成一组线性不相关的变量，即主成分。在本研究中，PCA被用来融合上述三种平移不变特征，以降低特征维度，同时保留大部分信息，减少特征存储需求。 3支持向量机（SVM）分类 支持向量机是一种监督学习模型，常用于分类和回归分析。在目标识别任务中，SVM通过构建最大边距超平面来分离不同类别的样本，具有优秀的泛化能力。本文采用SVM作为分类器，利用融合后的特征向量对雷达目标进行识别。 4实验与结果 通过使用实际雷达数据进行多次实验，研究发现提出的融合特征识别方法在减少特征向量数量和降低计算复杂度的同时，保持了较高的识别率。相比于单一特征或简单串联的特征融合，这种方法在目标识别性能上有明显提升，具有良好的推广性。 5结论 针对高分辨雷达一维距离像的平移敏感性问题，本文提出了一种基于多特征融合和PCA降维的识别方法。通过结合功率谱、中心矩和幅度谱差分这三种平移不变特征，并利用SVM进行分类，实现了对雷达目标的有效识别。实验结果验证了该方法的有效性和实用性，为雷达目标识别提供了新的思路和技术支持。"