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公开(公告)号：CN115902888A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211127016.X
申请日：2022-09-15
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明提供的一种空间目标ISAR图像部件智能分割与姿态估计方法，通过逆合成孔径雷达对空间目标进行连续观测，并利用距离‑多普勒成像算法对回波进行序列成像，得到空间目标的ISAR图像序列；利用深度学习网络Pix2pixGAN对所述ISAR图像序列进行部件分割，分割精度更高；之后去除各部件分割结果中的无效连通区域，获得各部件最终分割图像；利用最小外接矩形方法，对所述最终各部件分割图像进行线性结构提取，该方法对图像部件分割精度要求较低，鲁棒性更强；最后根据雷达观测以及ISAR图像的成像原理，构建求解三维姿态的无约束优化问题，并使用粒子群优化算法进行求解，求解效率更高，以实现空间目标关键部件的姿态反演。
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