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申请/专利权人：中国人民解放军战略支援部队航天工程大学

摘要：本发明提出了一种基于PFA改进的ISAR成像算法的图像横向定标方法，包括：对获取的ISAR数据进行脉冲压缩得到距离包络；对距离包络进行平动补偿；将当前距离包络从距离慢时间域变换到频域慢时间域；基于数据抽取技术的PFA估计EVR，并取最后一次迭代的成像结果作为最终ISAR成像结果；基于最终的ISAR成像结果表征的EVR最优估计值，利用预设算法完成ISAR图像的横向距离定标得到距离横向距离图像。本发明基于PFA进行算法设计，简化了成像流程，提高了横向距离的定标的精度。

主权项：1.一种基于PFA改进的ISAR成像算法的图像横向定标方法，其特征在于，包括：步骤S1，对获取的ISAR数据进行脉冲压缩得到距离包络；步骤S2，对所述距离包络进行平动补偿；步骤S3，将当前距离包络从距离慢时间域变换到频域慢时间域；步骤S4，基于数据抽取技术的PFA估计EVR，并取最后一次迭代的成像结果作为最终ISAR成像结果；具体包括：对变换到频域慢时间域的数据进行抽取，利用当前数据，经由配置的PSO算法，确定EVR估计值；获取变换到频域慢时间域的数据，基于所述EVR估计值以及配置的搜索范围大小，选择位于所述搜索范围内的数据，利用当前数据，经由配置的PSO算法，确定EVR取值，并取最后一次EVR迭代对应的成像结果作为最终ISAR成像结果；所述对变换到频域慢时间域的数据进行抽取，利用当前数据，经由配置的PSO算法，确定EVR估计值包括：Step1:以Nf＝2，Nt＝1对原始频域慢时间回波数据进行数据抽取，其中，Nf为频域向抽取的倍数，Nt为慢时间向抽取的倍数；Step2:初始化粒子群算法参数，具体包括：粒子个数10，惯性权重1，个体学习因子1.49，社会学习因子1.49，邻域内粒子的比例0.25，函数容忍度1e-6；EVR搜索区间[Ω1,Ω2]；Step3:在所述搜索区间随机生成10个粒子；Step4:通过公式fxt＝2fcosθtc,fyt＝2fsinθtc和分别对抽取后的回波数据进行坐标转换，得到fx,fy波束域数据；Step5:对fx,fy波数域数据均匀插值得到f'x,fy'波数域数据；Step6:对f'x,fy'波数域数据进行2DIFFT得到ISAR图像；Step7:确定当前ISAR图像的图像熵，计算公式为： 其中，AmnΩ＝|gmnΩ|2，gmnΩ为成像结果，m为成像累计脉冲数，n为快时间的采样点数；Step8:将所述图像熵最小作为PSO算法的优化目标，更新粒子速度和位置；Step9:重复Step4到Step8直到图像熵满足函数容忍度条件；Step10:满足函数容忍度条件，结束算法，输出即EVR的估计值；所述获取变换到频域慢时间域的数据，基于所述EVR估计值以及配置的搜索范围大小，选择位于所述搜索范围内的数据，利用当前数据，经由配置的PSO算法，确定EVR取值，并取最后一次EVR迭代对应的成像结果作为最终ISAR成像结果，包括：采用原始频域慢时间回波数据，将EVR搜索区间缩小至η取0.1，在算法结束时输出和当前的ISAR成像结果；步骤S5，基于所述最终的ISAR成像结果表征的EVR最优估计值，利用预设算法完成ISAR图像的横向距离定标得到距离横向距离图像。

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