基于PSO-KPCA-LVQ神经网络的雷达一维距离像识别

作者：郭小康; 简涛; 董云龙

来源：电光与控制, 2019, 26(06): 22-26.

• 一维距离像
• 目标识别
• KPCA
• 粒子群算法
• LVQ神经网络

针对雷达目标一维距离像识别研究,将子空间法中的核主成分分析方法(KPCA)与LVQ神经网络相结合应用到雷达目标一维距离像识别中,提出了KPCA-LVQ算法,并取得了较好的识别效果。研究中发现,在使用核主成分分析时,存在核函数中未知参数难以确定的问题。针对此问题,深入分析核函数矩阵和核函数参数之间的关系发现,主成分的贡献率与核函数的参数之间存在着一定的对应关系。据此,确定了基于主成分贡献率的优化问题,并采用粒子群算法(PSO)进行优化求解,得到最优的核参数。实验分析结果表明,该方法克服了核主成分分析方法中依靠经验来确定未知参数的缺点,降低了计算量,提高了目标识别率。