基于相似度保持因子分析模型的雷达目标识别方法

摘要

本文提出一种基于相似度保持因子分析模型(similarity preserving factor analysis,SPFA)的雷达目标识别算法.SPFA模型以FA模型为基础,引入相似度保持项,并在隐空间利用隐变量支持向量机(LSVM)作为分类准则.不同于可分性,本文将三个过程统一在Bayesian框架下,从而可以利用Gibbs采样技术对模型参数进行有效估计.基于实测雷达距离像数据的实验验证了本文方法的有效性.