[发明专利]一种基于ISAR像序列的空中目标姿态与尺寸特征估计方法

说明书

本发明提出一种空中目标三维姿态与尺寸联合估计方法，该方法包括：1)获取ISAR图像序列；2)对ISAR图像序列进行预处理；3)利用Harris检测方法对预处理后的图像序列进行角点检测；4)基于图像的角点对预处理后的图像序列中的目标进行凸包检测；5)基于凸包检测结果提取预处理后的图像序列中目标的投影物理线特征；6)对于ISAR序列中的每一帧图像，构造空中目标从三维结构映射到对应二维成像平面上的投影矩阵；7)基于目标的投影物理线特征，结合投影矩阵，实现目标三维姿态与尺寸的联合估计。本发明仅提取空中目标的五个轮廓特征点，减少特征点数目提取，并降低特征关联的复杂度，提高目标三维参数估计的效率。

技术领域

本发明属于雷达技术领域，涉及一种基于ISAR像序列的空中目标姿态与尺寸特征估计方法及，适用于空中飞机目标的三维参数估计和目标识别。

背景技术

逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)通过在距离维发射大带宽的线性调频信号以及脉冲压缩技术实现距离维的高分辨率，同时依靠目标与雷达视线的相对转动获取方位维的高分辨率,从而实现目标的二维高分辨成像。由于ISAR图像包含目标精细的物理结构信息，因此利用ISAR图像可以进行目标特征提取以及目标识别。

对于空间卫星目标和空中飞机目标，实时监测目标的三维姿态特征对于目标态势分析的研究具有重要意义，能够为操作员判断飞机的运行状态提供重要的依据。目标的姿态与工作状态直接相关，在民用方面，研究目标姿态对于目标的故障分析以及失事原因具有指导意义；军事方面，研究非合作目标的三维姿态特征能够获取敌方目标的动作意向等重要情报信息。同时，研究目标的绝对尺寸可用于对目标进行分类识别。目前，ISAR图像已成为目标态势感知和分类识别的重要观测手段，基于ISAR图像研究目标的三维姿态与尺寸特征已成为一个重要的研究方向。

然而，目前关于ISAR图像目标三维姿态与尺寸估计的研究大多集中于空间卫星目标，对空中飞机目标的研究相对较少，实际上，从空中目标三维结构的全局视角，提取目标姿态并在此基础上挖掘目标飞行状态以及动作意图也具有重要的应用价值。一种研究方法如文献徐丹，“ISAR目标运动参数提取与成像算法研究”，西安电子科技大学,2020公开了一种基于ISAR图像序列的目标三维重构和姿态估计方法，该方法首先通过对ISAR序列图像进行散射点提取，并对散射点进行关联得到散射点轨迹矩阵，然后对散射点轨迹矩阵进行矩阵分解，得到目标的三维重构结果，最后通过对三维重构序列进行分析，估计得到目标的姿态。该方法不依赖目标转角的大小，能够获得高精度的三维重建结果及姿态估计结果。但是该方法的其中一个关键技术是散射点关联技术。一方面，散射点关联技术在实际操作中并非易事，且通常散射点关联相关算法的复杂度较高，使得利用该方法的整体复杂度较高；另一方面，该方法只能估计目标的三维姿态，无法估计目标的绝对尺寸。

发明内容

针对上述现有技术的不足，本发明提出一种基于ISAR像序列的空中目标姿态与尺寸特征估计方法。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案包括如下步骤：

本发明实施例提供一种基于ISAR像序列的空中目标姿态与尺寸特征估计方法，包括以下步骤：

(1)获取空中目标ISAR图像序列I，所述空中目标包括空中飞机；

(2)对空中目标ISAR图像序列I中的每一帧ISAR图像Iⁿ进行预处理，得到预处理后的图像序列I_D；

(3)利用Harris检测方法，对预处理后的图像序列I_D中的每一帧图像进行角点检测，得到图像序列I_D对应的角点点集集合其中，表示I_D中的图像对应的角点点集，J表示图像中的总角点数，和分别表示图像中的第i个角点对应的列索引和行索引，1≤i≤J；