作者：李彬; 李辉雷达目标识别高分辨距离像混合概率主成分分析期望最大值算法
摘要：针对主成分分析（principal component analysis，PCA）等数据压缩方法用于雷达高分辨距离像（highresolution range profile，HRRP）的特征提取，只能反映固定方位帧内HRRP线性结构，而无法准确描述目标，导致识别性能下降的问题，提出了一种基于混合概率PCA的HRRP特征提取方法。该方法利用期望最大值（Ex—pectationmaximization，EM）算法求解HRRP的一、二阶统计参数，能够真实反映数据分布，以分布趋同的原则实现不同方位帧的聚类，减少模板数量。最后通过自适应高斯分类器和Kullback-Leibler距离分类器识别获取的统计特征，可进一步改善识别性能。仿真实验验证了该方法能够在降低数据维数的同时，实现HRRP统计特征的提取，能一定程度上削弱方位敏感性的影响。
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