SVM-kNN非参数LDA在雷达自动目标识别中的高效识别方法

"本文主要探讨了基于SVM（支持向量机）与非参数线性判别分析（LDA）的雷达自动目标识别方法。针对非参数LDA在类间散布矩阵描述上的不足，提出了SVM-kNN（支持向量机- k近邻）的非参数类间散布矩阵构建策略，旨在消除非类边界样本对类边界结构信息的影响。通过在高分辨距离像的特征提取中应用SVM-kNN非参数LDA方法，并与加权kNN非参数LDA法和谱域原空间法进行对比，实验结果证明了SVM-kNN非参数LDA方法在提高识别效率方面的显著优势。" 基于SVM与非参数LDA的雷达自动目标识别技术是一种集成机器学习和统计分析的方法，用于雷达信号的解析和目标的准确识别。传统的LDA方法在处理复杂数据分布时可能遇到困难，因为它依赖于数据的特定假设，如多变量正态分布和等方差。非参数LDA则尝试克服这些限制，但其类间散布矩阵的构建可能受到非类边界样本的干扰，导致类边界结构的扭曲。 SVM是一种有效的监督学习算法，特别适用于小样本和非线性问题。它通过构造最大边距超平面来分离不同类别的样本，能够有效地捕捉数据的边界信息。kNN法则是一种基础的分类方法，利用最近邻的类别决定新样本的归属。将SVM与kNN结合，SVM-kNN方法可以更精确地识别类边界，减少非边界样本的干扰，从而优化类间散布矩阵的构建。 在雷达自动目标识别中，高分辨距离像是关键的数据表示形式，它包含了丰富的目标特征信息。通过SVM-kNN非参数LDA方法，可以从这些图像中提取出更具区分性的特征，提高识别的准确性和效率。实验比较显示，这种方法相对于加权kNN非参数LDA和基于原始频域特征的方法，表现出了更优的性能，验证了其在雷达目标识别领域的有效性。 总结起来，SVM-kNN非参数LDA方法是雷达自动目标识别领域的一种创新技术，它通过结合SVM的边界识别能力和kNN的局部信息利用，改善了非参数LDA的类边界描述，提升了识别效率，尤其在处理复杂或非线性数据时效果显著。这一方法对于提升雷达系统的目标检测和识别能力具有重要意义，对于未来的雷达信号处理和智能信息处理研究提供了新的思路。