​基于支持向量机的雷达高分辨距离像目标识别算法

资 源 简 介

​基于支持向量机的雷达高分辨距离像目标识别算法

详 情 说 明

雷达高分辨距离像目标识别是一种利用雷达获取的高分辨率距离像数据对目标进行分类和识别的技术。支持向量机(SVM)作为其中的核心算法，能够有效处理高维特征空间中的分类问题。

SVM在该领域的应用主要分为三个关键环节：首先需要从高分辨距离像中提取具有区分度的特征，常用的方法包括时频分析、统计特征等；然后通过核函数将特征映射到更高维空间，解决线性不可分问题；最后构建最优分类超平面实现目标识别。该方法的优势在于泛化能力强，尤其适合小样本情况下的高维数据分类。

实际应用中还需要考虑高分辨距离像特有的问题，如姿态敏感性、噪声干扰等。通常需要结合预处理技术来提高识别率，例如通过距离像对齐消除姿态影响，或者采用特征选择方法降低维度。当前研究热点集中在多核学习、深度学习与SVM的结合等方向，以进一步提升复杂场景下的识别性能。