SVDA分类器及其在雷达目标识别中的应用

作者：唐京海; 卢玉林; **辉

来源：火控雷达技术, 2015, 44(04): 5-19.

DOI：10.19472/j.cnki.1008-8652.2015.04.002

• 支持向量机
• 特征提取
• 分类器
• 雷达目标

SVM是解决非线性图形识别问题非常有效的分类方法。本文提出了一种SVDA分类方法,充分利用了SVM的内在优良推广能力。通过寻找有限样本情况下的最优分类面法线方向作为投影轴,对样本数据进行投影,提取样本的特征,进而实现目标识别。本文将SVDA分类方法应用于MSTAR数据集进行SAR雷达目标识别实验,得到了较好的识别效果。