逆合成孔径雷达图像中驻留空间目标的持续特征重建
计算机视觉与模式识别
2025-12-18 v1 信号处理
摘要
随着近地空间环境中驻留空间目标 (RSOs) 人口的快速增长，需要关于其状态和能力的详细信息以提供空间态势感知 (SDA)。基于空间的感知将能够在更短距离、独立于大气影响且从所有角度检查 RSOs。此前已有工作提出使用亚太赫兹逆合成孔径雷达 (ISAR) 成像和感知系统用于 SDA，证明了在高达 100 km 距离处实现亚厘米图像分辨率。本工作聚焦于通过利用对齐 ISAR 图像序列中的顺序特征检测与跟踪来识别外部结构。Hough 变换用于检测线性特征，并在序列中持续跟踪。ISAR 图像通过元启发式模拟器生成，该模拟器能够模拟多种部署场景。通过一系列仿射变换实现初始帧间对齐，以促进后续图像特征关联。梯度比值法用于单张 ISAR 图像内的边缘检测，边缘幅度和方向随后用于指导双加权 Hough 变换以高精度检测特征。分析了序列中帧的特征演化。结果表明，在所提出方法中使用序列中的特征跟踪将提高特征检测和分类的置信度，并展示了鲁棒检测阴影作为特征的一个示例用例。
引用
@article{arxiv.2512.15618,
title = {Persistent feature reconstruction of resident space objects (RSOs) within inverse synthetic aperture radar (ISAR) images},
author = {Morgan Coe and Gruffudd Jones and Leah-Nani Alconcel and Marina Gashinova},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.15618},
year = {2025}
}