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作者：查海刚;齐向阳;范怀涛;
单位：中国科学院空天信息创新研究院;中国科学院大学;
摘要：针对实测HRRP军船民船分类时出现的小样本不均衡问题，提出一种联合Relief算法和PCA算法的特征提取方法，并引入过采样算法及误差迭代加权方法改进SVM分类器。该分类方法对原始高维HRRP图像进行预处理及特征子空间加权，增强了主要特征的可分性，改进的SVM分类器经过迭代加权后分类效果明显提升。作为比较，针对相同实测HRRP舰船目标数据集，分析了自适应增强SVM分类器的分类效果。实验结果表明：提出的改进核空间的迭代加权Smote-SVM分类方法识别效果更好，对高分辨距离像的姿态敏感性具有较好的适应能力。
关键词：高分辨距离像;;舰船目标分类;;特征提取;;支持向量机;;改进SVM分类器;;PCA算法
基金资助：中科院空天院科学与颠覆性技术项目（E2Z216010F）
