核不相关最优辨别矢量集与飞机目标识别

被引:3
作者
刘华林
杨万麟
机构
[1] 电子科技大学电子工程学院
关键词
飞机目标识别; 线性不相关辨别分析; 核非线性不相关辨别分析; 特征提取;
D O I
10.13382/j.jemi.2008.05.009
中图分类号
TN957.51 [雷达信号检测处理];
学科分类号
080904 ; 0810 ; 081001 ; 081002 ; 081105 ; 0825 ;
摘要
线性不相关辨别分析具有提取目标统计不相关辨别特征的优点,但受限于其线性本质,使它无法获取目标的非线性特征。针对此问题,本文结合核机器学习理论提出了核非线性不相关辨别分析算法。首先引入一非线性映射,将原始输入空间映射到一个具有线性特性的高维特征空间,然后利用瞬时对角化协方差矩阵的方法提取核不相关最优辨别矢量集。对三类不同飞机实测回波数据的仿真结果表明了所提方法的有效性。
引用
收藏
页码:8 / 11
页数:4
相关论文
共 1 条
[1]   Nonlinear component analysis as a kernel eigenvalue problem [J].
Scholkopf, B ;
Smola, A ;
Muller, KR .
NEURAL COMPUTATION, 1998, 10 (05) :1299-1319