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基于GSVD的核不相关辨别子空间与雷达目标识别
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2009-11-18
王强
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该文提出了一种基于广义奇异值分解的核不相关辨别子空间算法，并将其用于高分辨距离像雷达目标识别。新算法结合广义奇异值分解与核方法的优点，有效地解决了传统方法面临的矩阵奇异问题，同时进一步改善了目标的类可分性。其次，依据Fisher 准则导出了距离像总散度矩阵零空间中不含有有用辨别信息的结论。利用这一结论，可以在求解核不相关最优辨别矢量之前对各散度矩阵进行预降维，以减小后续运算的计算复杂度。对3 类飞机目标实测数据的识别结果表明了所提方法的有效性。
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