基于剪辑支持向量机的雷达目标识别方法

支持向量机（SVM）具有分类精度高、泛化能力强等优点,已成功应用在雷达目标识别领域。但其性能受多种因素影响。针对低信噪比、分类面混迭、参数选取等问题,文章提出剪辑SVM分类器,通过小波去噪、剪辑、矩阵相似度优选参数等手段有效抑制上述问题的影响。外场实测数据的仿真也表明剪辑SVM的性能优于传统SVM与最近邻分类器。