雷达近场成像中SVM的目标识别方法

雷达近场成像中,在精确定位的基础上,为解决目标形状识别问题,提出了利用支持向量机(SVM)预测目标信息的方法。根据时域算法——后向投影(BP)算法和频域算法——频率波数域(F-K)偏移算法得到的场强值作为SVM的特征数据,并利用时域有限差分法(FDTD)进行仿真。仿真结果表明,基于BP算法的SVM识别方法具有特征数据提取时间长、SVM预测时间短、多目标时目标信息全和虚警较多等特征,基于F-K算法的SVM识别方法具有特征数据提取时间非常短、SVM预测时间非常短、多目标时目标漏检的特征;两者都能较好地识别目标的形状,且前者的识别能力高于后者,而后者更适合实时成像。