作者：柴晶,刘宏伟,保铮 单位：西安电子科技大学 出版：《西安电子科技大学学报》2009年第05期 页数：8页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFXDKD2009050060 DOC编号：DOCXDKD2009050069 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 雷达高分辨距离像(HRRP)数据具有明显的多模分布特性.在雷达HRRP识别和拒判中，采用单个高斯核很难准确地描述HRRP数据的多模分布.针对该问题，将单个高斯核扩展到多个高斯核线性组合的形式，并将该组合形式应用到支持向量域描述(SVDD)中来处理识别和拒判问题.根据对组合系数自由度的不同限制，扩展后的多核支持向量域描述(Multi-kernel SVDD)方法可以分别表述为不同的凸优化形式：二阶锥规划(SOCP)和半正定规划(SDP)，它们都可以收敛到全局最优解.新方法采用了更加复杂的核函数形式，能够更加灵活地描述HRRP数据在高维特征空间的多模分布，从而提高雷达HRRP的识别和拒判性能.仿真实验结果显示该方法的损失值仅为单核SVDD的88.6%~93.2%。

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