基于平移不变核主分量分析的雷达目标识别研究
基于平移不变核主分量分析的雷达目标识别研究
雷达目标识别中，核主分量分析算法是一种重要的特征提取算法，但雷达目标高分辨率距离像具有平移敏感性，使得该方法应用于基于雷达目标识别系统中具有其缺陷性。采用零相位表示法得到平移不变的HRRP，利用KPCA进行特征维数压缩，利用BP神经网络分类算法来实现识别。仿真实验结果表明，该方法实现了平移不变和降维的结合，具有较高的识别率和很好的推广性。