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雷达高分辨距离像（HRRP）数据具有明显的多模分布特性．在雷达HRRP识别和拒判中，采用单个高斯核很难准确地描述HRRP数据的多模分布．针对该问题，将单个高斯核扩展到多个高斯核线性组合的形式，并将该组合形式应用到支持向量域描述（sVDD）中来处理识别和拒判问题,根据对组合系数自由度的不同限制，扩展后的多核支持向量域描述（Multi-kernel SVDD）方法可以分别表述为不同的凸优化形式：二阶锥规划（SOCP）和半正定规划（sDP），它们都可以收敛到全局最优解．新方法采用了更加复杂的核函数形式，能够更加