基于非参数化最大间隔准则的雷达目标识别

针对线性判别分析(LDA) 的“小样本”和要求数据须服从高斯分布的问题, 提出一种基于非参数化最大间隔准则(NMMC) 的雷达目标识别方法. 首先, 利用自相关小波变换提取目标高分辨距离像(HRRP) 的非平稳特征, 将其与HRRP 原信号一起作为目标的分类特征, 利用NMMC实现特征提取; 然后, 通过支持向量机进行分类. NMMC在解决小样本问题的同时, 松弛了对数据分布的类高斯要求. 最后, 基于5 种飞机高分辨距离像数据的仿真实验验证了所提出方法的有效性.