基于聚类相参叠加的频率分集阵列雷达目标成像方法

摘要

针对后向投影算法(BP算法)对多目标进行成像时存在目标位置模糊以及旁瓣高的问题，在分析FDA目标回波幅值所具有的累加特性后，提出了一种基于聚类相参叠加的频率分集阵列雷达目标成像方法。在分析及仿真BP算法成像过程中，发现目标点具有能量集中特性且与虚像点能量存在差异性，而K均值聚类算法能充分利用目标点的这些特性，对雷达成像区域目标点进行特征提取及分类，并只对分类后特定簇的网格点进行时延补偿，之后将回波幅值进行叠加，从而得到成像区域中时延补偿网格点的能量值，最终实现多目标清晰二维成像。仿真实验结果表明，该方法可有效解决BP算法对多目标进行成像时目标位置模糊及旁瓣高的问题，同时提高了成像结果的精确度。

关键词

频率分集阵列 / 雷达成像 / BP算法 / K均值算法 / 特征提取