[发明专利]一种局部稀疏约束变换RCS序列特征提取方法

权利要求书

1.一种局部稀疏约束变换RCS序列特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、设n维列矢量x_ij为第i类真假目标的第j个训练RCS数据序列帧，1≤i≤C，1≤j≤N_i，其中C为类别数，N_i为第i类真假目标的训练RCS序列帧数，N为训练RCS序列总帧数；对训练样本进行归一化：

利用归一化的训练样本按类的顺序构建稀疏学习字典D：

S2、对输入样本x，按步骤S1的方法进行归一化后得到归一化输入样本利用字典构建稀疏分析目标函数：

其中||·||₂表示2-范数，β≥0，0λ1，N_k(·)表示样本的k近邻域，α是稀疏表示系数；

S3、令局部约束的最优稀疏系数为：

根据构建的目标函数，目标函数右边对α求导，并令其等于零，化简得：

令

A＝D(D^TD+βI)^-1

则可得：

α^*＝A^Tx_z

局部约束稀疏系数是输入样本的综合矢样本向矩阵A投影的矢量，矩阵A称为局部稀疏约束变换矩阵空间，由训练样本构成的字典和系数β确定；矢量x_z由输入样本和输入样本的k个最近邻训练样本均值矢量按比例组成的一个矢量，称为综合矢量；矢量α^*称为局部稀疏约束特征矢量，即提取的特征矢量。