基于子空间方法的HRRP目标识别算法研究

摘要

目标姿态敏感性是限制高分辨一维距离像目标识别性能的重要因素,采用适当的数据压缩和稳健的特征提取算法可有效提高目标的识别概率。主成份分析(PCA)和线性判别分析(LDA)是两种最为常用的子空间特征提取算法。本文在简述此两种算法的基础上,提出了LDA加PCA的特征提取算法,并通过对比仿真实验,验证了算法的有效性。