【摘 要】
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针对多极化雷达高分辨距离像（HRRP）识别中数据量大、分布复杂和识别算法复杂的问题，提出了基于核函数的识别方法．该方法首先定义了两种基于多极化HRRP的核函数，然后将其分别应用到
【机 构】
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西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室
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针对多极化雷达高分辨距离像（HRRP）识别中数据量大、分布复杂和识别算法复杂的问题，提出了基于核函数的识别方法．该方法首先定义了两种基于多极化HRRP的核函数，然后将其分别应用到核主分量分析（KPCA）中降维和提取特征，最后采用最近邻（1NN）分类器和支持矢量机（SVM）分类器对目标进行分类．该方法可以在不丢失极化信息的情况下，将多极化HRRP作为一个整体进行识别，降低了识别算法的复杂度．多极化HRRP数据的仿真实验结果显示，该方法的识别率比单极化HRRP提高7％～10％；与其他多极化HRRP识别方法相比
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