基于1类SVM的高分辨雷达真假目标识别

本文将高分辨雷达目标检测问题等效为真假目标识别问题,并针对现有的高分辨雷达目标检测算法的缺陷,借鉴处理异常值问题的思想,首次将1类SVM引入高分辨雷达目标检测之中,为解决高分辨雷达目标检测问题提供了一条崭新的思路。同时针对现有的1类SVM对数据域描述的不足,结合高分辨雷达目标数据分布的特点,提出了一种聚类式的1类SVM模型,通过对训练的正类样本的聚类分组,用多个小的超球来代替原来的1个大的超球,从而更准确的实现了对数据域的描述。最后针对存在多类真目标的情况,提出了对每一类真目标分别进行处理的方法,以满足后续真目标类型识别的需要。雷达实测数据实验结果表明本文算法是有效的。