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将依赖数据变化的自适应SKO技术和迭代算法引入KPCA算法中，结合SVM分类技术，提出了基于SKO—IKPCA和SVM的雷达目标HRRP特征提取与识别方法。讨论了HRRP预处理、迭代KPCA算法和SKO／FKO技术的实现方法，将SKO／FKO技术应用到KPCA的核优化中，并用人工合成数据对其优化性能进行了测试与比较，应用该方法对su-27、F-16及M2000等三类飞机目标的实测HRRP数据进行了特征提取与识别实验。结果表明，所提方法具有较好的稳定性和可靠性，能有效地优化雷达目标主元特征的提取，提高目标的