一种K近邻变换真假目标特征提取方法技术

本发明专利技术公开了一种K近邻变换真假目标特征提取方法，属于雷达目标识别技术邻域，本发明专利技术通过基于K近邻约束规则减小同类样本间的差异，而增大异类样本之间的差异，降低其它样本对构建变换矩阵的影响，在目标样本数据分布是非高斯分布的情况下，仍然能够很好地表示类内聚集和类间分离的程度，克服了常规正则变换矩阵只适合于样本数据高斯分布的缺点，从而提高了目标识别性能。

【技术实现步骤摘要】
一种K近邻变换真假目标特征提取方法
本专利技术属于雷达目标识别技术邻域，具体涉及一种K近邻变换真假目标特征提取方法。
技术介绍
在雷达目标识别中，判别矢量变换法能够增大异类目标特征之间的差异，同时减小同类目标特征之间的差异，从而提取到差异明显的特征，因此，判别矢量变换法获得了良好的分类性能。但是，判别矢量变换法只适合于样本数据是高斯分布的情况，而实际中样本数据的分布可能是非高斯分布，针对非高斯分布情况，判别矢量变换法的识别性能显著降低。现有常规判别矢量变换法的识别性能有进一步改善的余地。
技术实现思路
本专利技术的专利技术目的在于：针对上述存在的问题，提出一种K近邻变换特征提取方法，以克服常规判别矢量变换法的缺陷，有效改善了对雷达真假目标的分类性能。本专利技术的K近邻变换真假目标特征提取方法的技术方案具体如下：步骤1：输入关于雷达目标一维距离像的训练样本集，用xij表示训练样本，其中下标i为类别区分符、下标j为训练样本区分符，且1≤i≤g，1≤j≤Ni，g表示类别数量，Ni表示对应类别的样本数；步骤2：计算K近邻变换矩阵A的估计值其中，样本矩阵同类K近邻规则的约束系数矩阵矩阵其中同类K近本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种K近邻变换真假目标特征提取方法，其特征在于，包括下列步骤：步骤1：输入关于雷达目标一维距离像的训练样本集，用xij表示训练样本，其中下标i为类别区分符、下标j为训练样本区分符，且1≤i≤g，1≤j≤Ni，g表示类别数量，Ni表示对应类别的样本数；步骤2：计算K近邻变换矩阵A的估计值

【技术特征摘要】
1.一种K近邻变换真假目标特征提取方法，其特征在于，包括下列步骤：步骤1：输入关于雷达目标一维距离像的训练样本集，用xij表示训练样本，其中下标i为类别区分符、下标j为训练样本区分符，且1≤i≤g，1≤j≤Ni，g表示类别数量，Ni表示对应类别的样本数；步骤2：计算K近邻变换矩阵A的估计值其中，样本矩阵同类K近邻规则的约束系数矩阵矩阵同类K近邻规则的约束系数的设置为：若或者则否则其中下标k为训练样本区分符，σ2表示高斯参数，表示同类中某个矢量的k1个近邻矢量的集合，k1为预设近邻数；异类K近邻规则的约束系数矩阵矩阵其中异类K近邻规则的约束系数的设置为：若或者l...

【专利技术属性】
技术研发人员：周代英，沈晓峰，冯健，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川,51