基于支持向量机的合成导向矢量伪峰识别方法

本发明涉及一种基于支持向量机的合成导向矢量伪峰识别方法，其实现步骤包括：首先建立一种利用数字波束形成角度谱的谱峰与谱谷的幅值与其对应角度的特征提取方式来表征测高回波数据与目标实际仰角之间存在的隐式关系，成功构建分类特征训练分类模型，再利用支持向量机训练所提取的分类特征，根据不同角度分界值得到多个二分类支持向量机模型，并通过参数寻优调整模型参数；最后根据贝叶斯模型设计一种投票器，由该投票器加权所得结果作为判断合成导向矢量伪峰的依据。本发明通过从数字波束形成角度谱提取特征，并训练多个支持向量机模型进行投票判决,解决了现有合成导向矢量测高方法伪峰幅值超过真峰概率过高导致米波雷达测高不准的问题。