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抽取有效鉴别特征是雷达一维高分辨距离像识别的关键．基于统计学习理论的核化原理，提出一种新的鉴别特征提取方法——核最优变换与聚类中心算法．该算法通过非线性变换，将数据映射到，陔空间，在核空间执行最优变换与聚类中心算法，能够提取一维距离像的稳健非线性鉴别特征．同时，基于训练样本在核空间所张成的子空间的一组基，给出一种快速计算方法，提高了特征提取速度．基于微波暗室实测数据的实验表明了该方法的有效性．