基于SVM决策树的HRRP识别

摘要

高分辨距离像(HRRP)识别是典型的高维数、小样本问题.SVM决策树是一种典型的SVM多类分类算法,然而传统SVM决策树泛化能力受到限制,用其进行HRRP多目标识别积累误差较大.为改进SVM决策树,使之适应HRRP识别,本文基于广义KKT条件定义了一种类间可分性测度,给出一种改进的SVM决策树算法.实测数据识别实验证明该方法大大减少了HRRP分类误差.