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基于目标高分辨率距离像的雷达自动目标识别技术在军事和民用上都有巨大的应用价值。但是由于雷达目标高分辨距离像的姿态敏感性以及高特征维数,造成了其非线性可分性。针对此问题,本文提出了一种基于最大间隔核优化的雷达目标高分辨距离像识别方法。本方法首先采用了最大间隔准则算法来优化数据依赖核函数,然后利用支持向量机分类器实现了雷达目标高分辨距离像识别,最后进行了基于5种战斗机目标高分辨距离像的实验仿真。实验结果表明了基于最大间隔核优化的目标识别算法对于SVM分类器可以有效实现核函数优化,从而能够提高目标识别性能。 相似文献
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基于半参数化概率密度估计的雷达目标识别 总被引:2,自引:1,他引:1
该文针对雷达目标高分辨距离像(High-Resolution Range Profile, HRRP)识别中距离单元回波幅值统计建模所面临的概率密度模型选择问题,提出一种基于半参数化概率密度估计的雷达目标识别方法。半参数化概率密度估计从参数化概率密度估计出发,有效利用了高分辨距离像各距离单元幅值近似服从Gamma分布的经验知识,并且通过非参数化修正因子对Gamma模型进行修正,达到参数化方法和非参数化方法优缺互补的目的。基于5种飞机模型高分辨距离像数据的仿真实验证明了该文方法的有效性。 相似文献
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本文提出了一种基于正交判别子空间的雷达目标距离像识别方法.该方法采用一种新的准则函数,得到由一组正交基组成子空间,与修正正则子空间相比其使用正交基数量少、计算简单.用四种不同类型飞机回波数据进行识别研究,结果表明了该方法的有效性. 相似文献
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为有效提高雷达高分辨1维距离像目标识别系统的总体性能,需要对目标高分辨1维距离像进行特征提取,以得到具有最小信息损失、高可分性且低维度的目标特征,为实现该目的提出一种基于核主分量相关判别分析的特征提取算法。该算法基于目标高分辨1维距离像的统计特性,通过对核主分量分析中核函数的选择,实现对不同类型距离单元的特征提取。同时综合线性判别分析与典型相关分析理论构建新的准则函数,以实现特征空间中类内相关性与类间差异性最大化,同时减少目标特征中的冗余信息。利用实测数据进行实验,结果表明该方法提高了特征向量的可分性,降低了特征向量的维度,并且对该算法在不同强度杂波下的识别性能进行了分析,实验结果表明,该方法可以有效的提高目标高分辨1维距离像目标识别系统的总体性能。 相似文献
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核Fisher判别分析(KFDA)既具有核技巧的非线性描述能力,又继承了线性Fisher判别分析(FDA)的优点,其在非线性判别方面表现出很好的识别性能。尝试把训练核样本的模糊隶属度信息完全融入到核散布矩阵的计算中,使得KFDA在提取原始训练样本非线性特征的同时,又可以提取到训练核样本的隶属度信息,并且把这种方法应用到雷达一维距离像识别中,实验证明其取得了很好的识别效果。 相似文献
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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。 相似文献
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Infrared Point Target Detection with Fisher Linear Discriminant and Kernel Fisher Linear Discriminant 总被引:1,自引:0,他引:1
Ruiming Liu Hongliang Zhi 《Journal of Infrared, Millimeter and Terahertz Waves》2010,31(12):1491-1502
It is a challenging task to detect point targets from an infrared image. Recently, the pattern recognition theory has been
used to detect targets. The principal component analysis (PCA) has gained success in this field. We propose a linear subspace
detection method based on Fisher linear discriminant (FLD) in this paper. If we consider images are made up of target class
data and background class data, the target detection problem can be translated into a two-class classification problem. The
FLD as one of pattern recognition algorithms can be used to find potential targets from image background. After classification
by FLD, a map function, Gaussian map function, is developed to generate detection images in which the larger target-to-background contrast is obtained. FLD is a linear
detection method without taking the higher-order statistics of image data into account. To improve detection performance,
we extend this detection method to its nonlinear version, kernel FLD (KFLD) detection. Because the nonlinear subspace is capable
of capturing the part of higher-order statistics, the better detection performance can be achieved. The well-devised experiments
verify that KFLD detection outperforms FLD and other common used detection methods. 相似文献
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针对不相关辨别分析方法在目标类别数较多时计算量大,且可能面临散度矩阵奇异的问题,提出了一种核不相关辨别子空间算法,并将其用于雷达目标一维距离像识别。新算法继承了原方法提取目标统计不相关辨别特征的优点,同时利用核机器学习理论与广义奇异值分解,有效解决了计算量与矩阵奇异的问题,并进一步改善了目标的类可分性。对ISAR实测飞机数据进行了分类,并与几种经典核非线性方法进行了比较,结果表明所提方法的识别性能得到了明显改善。 相似文献
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目标一维距离像在雷达目标识别领域中具有很高的研究价值,神经网络有很强的自适应能力,被广泛应用于目标识别领域中。通过研究分析,将学习向量量化(Learning Vector Quantization, LVQ)神经网络应用于雷达目标一维距离像识别。针对LVQ神经网络对初始连接权值敏感的问题和如何增强网络的分类识别性能,提出利用粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法对其进行优化。在此基础上提出了基于PSO-LVQ神经网络的雷达目标一维距离像识别新方法。通过3类飞机实测数据实验,验证了PSO算法优化LVQ神经网络初始连接权值的可行性和PSO-LVQ识别算法的有效性。 相似文献
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基于核函数Fisher鉴别的异常入侵检测 总被引:1,自引:0,他引:1
将核函数方法引入入侵检测研究中,提出了一种基于核函数Fisher鉴别的异常入侵检测算法,用于监控进程的非正常行为。首先分析了核函数Fisher鉴别分类算法应用于入侵检测的可能性,然后具体描述了核函数Fisher鉴别算法在异构数据集下的推广,提出了基于核函数Fisher鉴别的异常入侵检测模型。并以Sendmail系统调用序列数据集为例,详细讨论了该模型的工作过程。最后将实验仿真结果与其它方法进行了比较,结果表明,该方法的检测效果优于同类的其它方法。 相似文献
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基于Hermite特征和核函数判决分析的人脸识别 总被引:3,自引:3,他引:0
提出了基于Hermite特征和核函数判决分析(KDA)方法的人脸识别技术,即首先利用多分辨Hermite分析提取人脸图像特征,然后用KDA方法进行分类识别。采用拟Gabor的多分辨Hermite分析能够提取人脸图像中具有空间频率特性、空间位置和方向取向选择特性的判决特征,从而较好地克服由于光照强度、脸部表情变化带来的影响。KDA方法能够提取高维特征空间中的最佳判决特征,本质上对应于原始空间中的非线性最佳判决特征,具有较好的聚类判决分析性能。实验仿真表明了所提方法的有效性。 相似文献
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一种核Fisher判别分析的快速算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对训练样本多时核Fisher判别分析(KFDA)的计算代价大,特征提取速度慢问题,本文提出一种KFDA的快速算法。该算法首先基于线性相关性理论,设计出一种优化方法,快速寻找训练样本在特征空间所张成的子空间的一组基;然后用这组基线性表示最佳投影方向,结合特征空间中的Fisher准则函数,推导出求解最佳投影方向的新公式,其求解过程只需对一个阶数等于基的个数的矩阵特征值分解,同时提取某样本特征时只需计算该样本与这组基之间的核函数。基于多个数据集的实验验证了该算法的有效性。 相似文献