1.基于聚类相参叠加的频率分集阵列雷达目标成像方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

步骤1，构造单频接收的频率分集阵列；

步骤2，将成像区域按距离和角度划分网格点，对网格点簇标记进行初始化，将簇标记初始化为1；

步骤3，利用步骤1的频率分集阵列发射窄带信号对成像区域进行扫描，并采用单频接收机制接收回波数据；

步骤4，对成像区域中簇标记为1的网格点进行时延补偿，得到频率分集阵列各阵元关于各网格点处的回波幅值；

步骤5，将步骤4中网格点关于N个阵元的回波幅值进行叠加，得出该频率分集阵列关于各网格点处总的回波响应；

步骤6，将步骤5中网格点的总回波响应数据所构成的数据矩阵矢量化，利用K均值聚类算法对矩阵矢量化所得数据集进行聚类划分，并更新网格点簇标记，选择聚类中心最大的簇为下次搜索路径，对归属于聚类中心值最大的簇对应网格点簇标记设置为1；

步骤7，改变频率分集阵列的频率偏置，重复步骤3～步骤6对成像区域进行新的扫描，利用阵列接收得到新的回波数据并进行相应处理，共计完成M次频率偏置改变、雷达成像扫描以及数据处理；

步骤8，以最终簇标记为1的网格点为搜索对象，计算出成像场景中相应网格点的像素值，即完成该频率分集阵列雷达目标成像。

2.根据权利要求1所述的基于聚类相参叠加的频率分集阵列雷达目标成像方法，其特征在于：

步骤6具体子步骤为：

将所得回波响应数据矩阵矢量化所得到的数据集表示为D＝{x1,x2,…,xm}，从D中随机选择k个回波响应数据初始化各簇聚类中心构成的均值向量{μ1,μ2,…,μk}，则回波响应数据xj与聚类中心μi的平方差为cji：2

cji＝(xj‑μi)

聚类中心μi中，1≤i≤k；

根据各回波响应数据与聚类中心的差异确定xj的簇标记λj为：λj＝arg mini∈{1,2,…,k}cji式中，k为聚类簇数，cji为回波响应数据xj与聚类中心μi的平方差；

依据误差平方最小准则将回波响应数据xj划分到相应的簇：更新各簇聚类中心：

(k+1) (k)

判断迭代前后两次聚类中心是否相同，当μi ≠μi 时，返回计算回波响应数据xj与聚类中心的差异，对数据进行簇划分；

(k+1) (k)

当μi ＝μi 时，停止聚类划分，输出簇划分C＝(C1，C2，…，Ck)。

3.根据权利要求1所述的基于聚类相参叠加的频率分集阵列雷达目标成像方法，其特征在于：

步骤7所述完成M次频率偏置改变、雷达成像扫描以及数据处理，最终关于网格点(Rq,θq)共计得到M个时延补偿回波响应值，将所有M个回波响应值取模进行叠加，即可得出该网格点处的像素值p(Rq,θq)：式中，f0为频率分集阵列参考阵元的发射信号频率，Δfm为频率分集阵列的频率偏置，N为频率分集阵列的阵元个数，d为阵元间距，m表示第m次频率偏置扫描时对应的序号，(Rq,θq)为网格点q在扫描区域中的二维位置。