利用散射机制关联的空间目标ISAR成像多视匹配及三维重构

As a key technical means of space targets detection and imaging, Inverse Synthetic Aperture Radar (ISAR) has become a research hotspot in the field of radar imaging recently, which can work under all-weather and all-day conditions. Accurate feature points extraction form ISAR images is the key foundation of multi-dimensional information acquisition and target recognition, and also is a difficult problem. Influenced by the anisotropy of targets scattering and speckle noise, traditional feature extraction algorithms doesn’t fit the ISAR images well, which limits the processing of multiview matching and 3-D reconstruction applications. This proposed project plans to research the electromagnetic scattering mechanism of typical structures, which can be imported into the feature extraction algorithm as prior information, to improve the efficiency and accuracy of algorithms. Then the revised algorithm can be applied in the multiview matching of ISAR images and 3-D reconstruction, which can extend the information acquisition dimension for space targets. The general purpose of this project is to solve several data processing and information acquisition problems in the ground-based space targets ISAR imaging system, and validate these proposed methods by sufficient experimental results, aims at providing a valuable guide for designing the space targets detection and imaging systems.

作为空间目标探测与成像的主要技术手段之一，逆合成孔径雷达(ISAR)具有全天时全天候的运行能力，是近年来的研究热点。精准的ISAR图像特征点提取是实现目标多维信息获取和属性判别的关键基础，也是一道难题。受目标散射的各向异性以及斑点噪声等因素的影响，经典的特征点提取算法不能准确有效地提取ISAR图像中的特征，限制了多视成像匹配及三维重构方面的应用。本项目拟利用目标散射与方位变化的强相关性，研究典型结构的电磁散射机制，将其作为先验信息输入特征点提取算法，提升特征提取的效率和精度；并进一步应用于空间目标多视ISAR成像匹配，实现三维重构，拓展空间目标信息获取的维度。由此解决现有地基空间目标ISAR成像系统数据处理及信息获取的多个关键算法问题，通过模拟ISAR成像和微波暗室实测ISAR成像数据进行充分的实验论证，为将来空间目标ISAR成像系统的规划设计提供有价值的建议。

多站多轨道观测条件下， ISAR图像成像质量不断提升，基于多视ISAR图像进行空间目标态势感知和三维重建的新方法成为研究热点。然而，多视ISAR图像中存在的目标散射各向异性等难题，阻碍了ISAR图像特征有效的提取和关联，使得传统基于点的特征提取和融合难以进行。针对目标散射的各向异性，本项目将散射特征提取结果应用于多视ISAR图像数据融合、关联匹配和三维重建。主要开展了以下研究：.1. 基于电大目标电磁散射高效计算，构建了ISAR电磁散射特征几何基元库，研究了融合目标电磁散射机制的ISAR图像特征提取算法，提出了包括RJMCMC散射体特征提取算法和序列化OMP属性散射中心特征提取算法在内的两种多视ISAR图像散射特征提取算法，可以减少对参数初始化的依赖以及计算复杂度，能有效获取目标电磁散射特征，该研究成果为项目提供了ISAR图像所包含的丰富电磁机理信息；.2. 针对多视ISAR图像的融合利用和匹配问题，设计了沿方位维的多角度ISAR生成对抗网络，可以有效进行多角度ISAR信息融合与新视角生成。在此基础上进行了基于宽幅雷达图像的弱纹理条件下的配准问题的研究，提出基于Transformer的跨分辨率配准方法，这部分为多视ISAR图像的融合利用和关联匹配奠定了基础；.3. 为突破空间目标多视ISAR 图像匹配及三维重构理论瓶颈，提出了融合基本散射基元特征的ISAR目标部件三维重建与点云重建方法，将极化约束、多视干涉约束等加入三维重建框架，有效克服传统多视ISAR因子分解法中点特征提取对散射特征挖掘不足的问题，最终获取目标丰富三维信息。.依托本项目，发表了SCI期刊论文4篇、EI会议论文10篇，提交发明专利申请4项，培养研究生4名。项目研究成果可应用于现役地基ISAR成像系统的数据处理与业务运行，并为下一代空间目标雷达成像系统的构建和运行提供理论和技术支撑。

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