支持向量机的雷达高分辨距离像目标识别算法

资 源 简 介

支持向量机的雷达高分辨距离像目标识别算法

详 情 说 明

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种强大的监督学习算法，适用于分类和回归任务。在雷达高分辨距离像（HRRP）目标识别领域，SVM因其出色的泛化能力和对高维数据的处理能力被广泛应用。

雷达高分辨距离像提供了目标的细节散射特征，能够反映目标的物理结构和电磁特性。然而，HRRP数据往往具有高维性和噪声干扰，直接使用原始数据进行分类效率较低。因此，在实际应用中，通常会先对HRRP进行特征提取，如时频分析、主成分分析（PCA）或小波变换，以降低维度并增强可区分性。

SVM通过最大化分类间隔来构建最优决策边界，尤其适用于小样本情况下的分类问题。在HRRP目标识别中，选择合适的核函数（如高斯核或多项式核）可进一步提升分类性能。此外，SVM对异常值和噪声的鲁棒性使其能够适应雷达数据中的不确定性。

结合HRRP的高分辨特性和SVM的分类优势，该算法在军事目标识别、自动驾驶雷达感知等领域具有重要的应用价值。