摘要：该文针对概率主成分分析（PPCA）模型用于1维高分辨距离像（HRRP）识别对噪声敏感的问题,对经典PPCA模型进行修正。该方法将基于高斯分布的PPCA模型扩展为基于t分布的PPCA模型,能够综合利用t分布对噪声稳健和PPCA模型自由参数少的特性。同时为了减少目标方位敏感性对HRRP统计建模的影响,进一步将t分布模型扩展为混合概率t分布模型,能够以分布趋同的原则将不同方位帧内具有相同统计特性的HRRP数据进行聚类,减少模型的失配,改善识别性能。模型参数通过期望最大值（EM）算法估计,可提高计算效率。最后,通过贝叶斯规则,以获取的统计特征识别测试数据,仿真结果表明该方法能够提高低信噪比条件下PPCA模型的稳健性。

关键词：雷达目标识别 高分辨距离像 概率主成分分析 t分布 特征提取 

单位：西北工业大学电子信息学院; 西安710129