一种基于差分进化优化SPWVD的无人机ISAR瞬时成像方法

1.一种基于差分进化优化SPWVD的无人机ISAR瞬时成像方法，该方法包括以下步骤：S1、将接收到的回波信号进行距离压缩、包络对齐和相位补偿，得到处理后的数据；S2、采用改进的距离多普勒算法对步骤1得到的数据进行成像，所述改进的距离多普勒算法中采用SPWVD的时频分析方法代替方位向上的快速傅里叶变换；S3、通过差分优化方法对SPWVD中的两个平滑窗进行优化得出优化结果；S3-1、初始化参数，并且随机生成一个窗口种群，设定空间种群数量为NP,对平滑窗口h(τ)和g(u)进行第G次迭代后的解空间L G 为：其中，X i,G 表示种群个体， 表示h(τ)对应的第G次迭代中的第i个体， 表示g(u)对应的第G次迭代中的第i个体，G表示迭代次数；S3-2、从当前窗口种群中随机选择3个个体X r1,G ，X r2,G ，X r3,G 并进行差分处理，设变异因子为F v ，则得到变异个体V i,G ；S3-3、从种群中挑选出的每个个体与变异个体依概率CR进行交叉，得到实验所需个体 其中：其中，rand j (0,1)表示0至1中的随机数，j rand 为随机的一个分量，确保交叉后的实验个体中至少有一个维度的分量由变异个体提供；S3-4、将当前个体和实验个体分别带入代价函数计算，选择熵值更小的作为下一代个体，其中熵值函数E(I)为：其中，ln表示自然对数，I(m,n)表示二维图像矩阵，|·| 2 表示对其求平方和；代价函数f(ρ)为：f(ρ)＝E(I)其中，ρ表示代价函数中的自变量，I表示二维图像矩阵；选择下一代个体的过程如下：S3-5、达到迭代次数G max ，或者种群最优解达到预定误差精度时结束并输出最优结果；S4、使用优化后的平滑窗对信号再次成像。 2.如权利要求1所述的一种基于差分进化优化SPWVD的无人机ISAR瞬时成像方法，其特征在于，所述步骤S2的SPWVD的时频分析方法为：其中，SPWVD s (t，f)表示平滑伪维纳分布，t表示时间，f表示频率， 和 函数为信号s(t)的瞬时相关函数，h(τ)和g(u)为平滑窗口，利用差分优化算法来对SPWVD中的窗口进行优化。 3.如权利要求1所述的一种基于差分进化优化SPWVD的无人机ISAR瞬时成像方法，其特征在于，步骤S3-2中变异个体的计算方法为：V i,G ＝X r1,G +F v (X r2,G -X r3,G )其中，F v (·)表示变异处理中的变异系数。