基于平移不變核主分量分析的雷達目標識別研究

特征提取是雷達目標識別的基礎和重要組成部分，特征提取的結果直接影響目標識別性能。主成分分析(PCA)及核主成分分析(KPcA)是特征提取比較典型的方法。傳統的PCA以及KPCA的目的是盡可能降低距離像的特征維數，但對于高分辨率距離像(HRRP)的識別，沒有充分地考慮其平移敏感性，從而該方法應用于基于雷達目標識別系統中具有其缺陷性。針對這個問題，本文采用零相位表示法---獲得平移不變距離像，并且采用KPCA進行特征維數壓縮，以實現平移不變和降維的結合。