[发明专利]雷达真假目标一维像非线性最近邻子空间特征提取方法

摘要

本发明属于雷达技术领域，尤其涉及一种真假目标一维距离像正交非线性最近邻子空间的特征提取方法。本发明首先通过一个非线性函数变换，然后在变换空间建立非线性最近邻子空间，由非线性最近邻子空间提取的目标特征能够形成最近邻的类内类间分布结构，另外，可以获得一个最有利于分类的子空间维数，从而提高目标分类性能。

主权项

1.一种雷达真假目标一维像非线性最近邻子空间特征提取方法，其特征在于，具体步骤如下：S1、设n维列矢量x_ij为第i类真假目标的第j个训练一维距离像,其中，1≤i≤g，1≤j≤N_i，N_i为第i类真假目标的训练一维距离像样本数，N为训练一维距离像样本总数，n是正整数；S2、在变换空间F，定义的最近邻类内非线性样本和最近邻类外非线性样本分别为r＝1,2,…,N_i和1≤k≤g,k≠i,1≤r≤N_k，则对应的最近邻非线性类内矢量最近邻非线性类间矢量其中，是x_ij经非线性映射函数映射到高维空间的矢量，||·||_p为p范数，p≥0，为对应的最近邻类内非线性样本,为对应的最近邻类外非线性样本，|·|表示矢量元素取绝对值；S3、令a为任意的n'维列矢量，最近邻非线性类内矢量和最近邻非线性类间矢量向矢量a投影，计算两投影矢量的幅度平方差值其中，为各训练样本的最近邻非线性类内矩阵，为各训练样本的最近邻非线性类间矩阵；S4、由于非线性映射函数没有具体的解析式，不可能从上式的f表达式中直接求取使f最大的矢量a，因此，采用以下方法求解，即将f的表达式进行变换成能够求解的形式；令则可以得到其中，α_rl是系数，k(x_rl,x_ij)为非线性函数，S5、求使f极大的矢量α：S4所述式子两边对矢量α求导，令结果等于零，则化简可得方程其中，λ为数值，α为λ对应的向量；S6、获取非线性最近邻子空间的坐标轴：设方程中前m个最大非零λ值对应的向量为α₁,α₂,…,α_m，将其代入S4所述中，可得其中，m≤N，k＝1,2,…,m；S7、计算非线性邻近子像特征：将S6所述a_k中的m个向量组成矩阵，即可得到非线性最近邻子空间则在子空间A的非线性邻近子像特征y_ij为