基于ISAR像序列的飞机载荷三维姿态与尺寸估计方法

基于isar像序列的飞机载荷三维姿态与尺寸估计方法
技术领域
1.本发明属于雷达技术领域，涉及一种基于isar像序列的飞机载荷三维姿态与尺寸估计方法，适用于飞机目标携带的圆形载荷的三维参数估计。


背景技术：

2.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。
3.某些情况下，当需要执行特殊任务时，飞机目标会因执行任务的不同携带不同形状的载荷，如圆形、矩阵和三角形等其它形状的载荷，对于携带载荷的飞机目标，由于其isar图像具有高分辨率，因此基于isar图像能够获取精细化载荷的三维姿态、尺寸以及形状等特征。通过对载荷的三维姿态进行估计与分析，能够获得载荷的指向、动作意图以及观测区域等重要情报信息；而载荷的三维尺寸可用于威胁力度分析等。由此可见，研究飞机目标载荷的三维姿态以及绝对尺寸具有重大的意义。
4.然而，目前基于isar图像序列的载荷三维姿态与尺寸估计的研究大多针对的是空间卫星目标的太阳能板载荷等对象，针对飞机目标的载荷研究相对较少。一种研究方法如文献周叶剑，“基于isar序列成像的空间目标状态估计方法研究”，西安电子科技大学,2020公开了一种基于isar投影形态的空间目标姿态估计方法，该方法通过提取isar图像序列中空间卫星目标矩形太阳能板的长短边特征，结合空间目标的isar投影模型，能够估计矩形太阳能板载荷的三维姿态以及尺寸，然而，一方面由于空中飞机目标与空间目标的运动以及isar成像模型的不同，使得该方法无法直接对飞机目标的载荷进行三维参数估计，另一方面，该方法无法对具有非线性结构的圆形载荷进行三维姿态与尺寸参数估计。


技术实现要素：

5.针对上述现有技术的不足，本发明提出一种基于isar像序列的飞机载荷三维姿态与尺寸估计方法包括如下步骤：
6.本发明提供的一种基于isar像序列的飞机载荷三维姿态与尺寸估计方法包括以下步骤：
7.步骤1：获取携带圆形载荷的飞机目标isar图像序列：
8.步骤2：对所述飞机目标isar图像序列进行预处理；
9.步骤3：对预处理之后的飞机目标isar图像序列中的每一帧进行圆形载荷部件检测；
10.步骤4：估计检测到的圆形载荷投影物理特征的椭圆参数，得到椭圆参数估计结果；
11.步骤5：对预处理之后的飞机目标isar图像序列中的每一帧图像，利用携带圆形载
荷的飞机目标isar成像模型以及瞬时雷达视线信息，构建圆形载荷从三维结构映射到对应二维成像平面上的投影矩阵，得到飞机目标isar图像序列的投影矩阵集合；
12.步骤6：根据所述椭圆参数估计结果以及所述投影矩阵集合，对圆形载荷三维姿态以及尺寸进行估计，得到圆形载荷的三维姿态以及尺寸。
13.可选的，所述步骤1包括：
14.由isar雷达系统接收携带圆形载荷的飞机目标的回波信号，采用距离-多普勒算法对回波信号进行成像，得到携带圆形载荷的飞机目标isar图像序列i＝{i1,i2,
…
,in,
…in
},其中in表示第n帧isar图像，1≤n≤n，in的行维和列维分别对应距离维和方位维，距离维分辨率和方位维分辨率分别为和n表示isar图像序列的总帧数。
15.可选的，所述步骤2包括：
16.步骤2a:对携带圆形载荷的飞机目标isar图像序列i的每一帧isar图像in，提取其目标支撑区作为感兴趣区域roi，得到roi图像
17.步骤2b:对每一帧roi图像的每个距离单元分别设置幅度阈值，通过将小于该幅度阈值的像素单元的幅度值置零实现条纹噪声抑制，得到条纹噪声抑制后的图像
18.步骤2c:利用平滑滤波方法对条纹噪声抑制后的图像进行连接与填充，得到最终的预处理后的图像
19.步骤2d:对携带圆形载荷的飞机目标isar图像序列i中的每一帧isar图像in按照上述步骤2a至步骤2c进行预处理，得到预处理后的图像序列为
20.可选的，所述步骤3包括：
21.步骤3a:对于预处理后的图像序列ic中的每一帧图像进行边缘检测得到边缘二值图像；
22.步骤3b:采用单像素边缘跟踪方法检测边缘二值图像中的连接弧段，得到图像的弧段集合
23.步骤3c:利用基于三角形面积的直线去除方法去除弧段集合中近似为直线的无效弧段，得到图像的有效弧段集作为载荷部件检测结果
24.步骤3d:对预处理后的图像序列ic中的每一帧isar图像按照上述步骤3a至步骤3b进行载荷部件检测，得到图像序列ic的载荷部件检测结果
25.可选的，所述步骤4中圆形载荷在isar图像中的投影为椭圆，该椭圆对应的参数方程为
26.27.其中，(xc,yc)为图像中椭圆的圆心坐标，a和b为椭圆长半轴和短半轴的长度，θ为椭圆的倾斜角，表示椭圆长轴与图像横轴的夹角；
28.所述步骤4包括：
29.步骤4a：对于图像序列ic中的每一帧图像随机取步骤3得到的其载荷部件检测结果中的弧段上的五个点作为一组，建立关于上述椭圆参数方程的五元一次方程；
30.步骤4b：经过多次取多组点代入参数方程进行求解，得到椭圆参数的多组解；
31.步骤4c:对多组解求平均值得到图像的椭圆参数估计结果则图像序列ic的椭圆参数估计结果为p＝{p1,p2,
…
,pn,
…
,pn}。
32.可选的，所述步骤5包括：
33.对于图像序列ic的每一帧图像结合携带圆形载荷的飞机目标isar成像模型，根据瞬时雷达视线信息，构造圆形载荷从三维结构映射到对应二维成像平面上的投影矩阵an，进而得到图像序列ic的投影矩阵集合为a＝{a1,a2,
…
,an,
…
,an}。
34.可选的，步骤5中携带圆形载荷的飞机目标isar成像模型通过如下步骤获得：
35.步骤a:在成像积累时间内，携带圆形载荷的飞机目标做平稳直线运动，其中，目标及其圆形载荷的姿态稳定；
36.步骤b:建立雷达坐标系o-xyz；
37.其中，o代表地基雷达站，ox与oy在地平面内且ox指向正东，oy指向正北，oz通过右手定则确定；
38.步骤c:获取雷达坐标系下瞬时雷达视线
39.其中，α(t)和β(t)分别为雷达视线在坐标系o-xyz中的方位角和俯仰角，t为方位慢时间；方位角定义为雷达视线在xoy平面的投影与y轴的夹角，其范围为-180
°
～180
°
，且定义沿y轴顺时针方向为正；俯仰角定义为雷达视线与xoy平面的夹角，其范围为0
°
～90
°
。
40.可选的，所述步骤6包括：
41.步骤6a：利用步骤4得到的图像序列ic的椭圆参数估计结果p中的长短半轴的长度估计圆形载荷的尺寸，得到圆形载荷的半径为
42.步骤6b：对于图像序列ic的每一帧图像根据步骤4得到的其椭圆的倾斜角θn，得到载荷投影特征中的椭圆长轴方向向量的观测值为(cosθn,sinθn)
t
，中的椭圆短轴与图像横轴的夹角为载荷投影特征中的椭圆短轴方向向量的观测值为(cosψn,sinψn)
t
；图像中椭圆长轴对应于三维圆形载荷中的直径的方位角和俯仰角分别为αa和βa，椭圆短轴对应于三维圆形载荷中的直径的方位角和俯仰角分别为αb和βb，长轴对应的直径的理论方向向量为短轴对应的直径的理论方向向量为
43.步骤6c：根据飞机目标成像模型，结合步骤5得到的图像序列ic的投影矩阵集合an，得到图像序列ic的第n帧图像中椭圆长轴方向向量的理论值以及短轴方向向量的理论值
44.步骤6d：建立关于载荷投影特征中的椭圆长轴方向向量与短轴方向向量的观测值与理论值之间绝对误差的优化问题，该优化问题的代价函数为：
[0045][0046]
其中,-180
°
≤αa,αb≤180
°
，-90
°
≤βa,βb≤90
°
，||
·
||2表示取模2运算；
[0047]
步骤6e：利用bfgs方法对该无约束优化问题进行求解，若得到的最优解为则圆形载荷三维姿态为其中，
“×”
表示向量叉乘。
[0048]
本发明提出一种基于isar像序列的飞机载荷三维姿态与尺寸估计方法，通过获取携带圆形载荷的飞机目标isar图像序列进行预处理；之后进行圆形载荷部件检测；估计检测到的圆形载荷的投影物理特征的椭圆参数，得到椭圆参数估计结果；利用携带圆形载荷的飞机目标isar成像模型以及瞬时雷达视线信息，构建圆形载荷从三维结构映射到对应二维成像平面上的投影矩阵，得到飞机目标isar图像序列的投影矩阵集合；根据所述椭圆参数估计结果以及所述投影矩阵集合，对圆形载荷三维姿态以及尺寸进行估计。本发明相比于现有技术通过检测飞机目标isar图像中的圆形载荷部件并提取其投影物理特征，能够实现对具有非线性结构的圆形载荷进行三维姿态与尺寸估计。
附图说明
[0049]
图1是本发明提供的一种基于isar像序列的飞机载荷三维姿态与尺寸估计方法的实现流程图；
[0050]
图2是本发明实施例中基于三角形面积的直线去除方法示意图；
[0051]
图3是本发明实施例中携带圆形载荷的飞机目标isar成像模型图；
[0052]
图4是本发明实施例中携带圆形载荷的飞机目标的3d模型图；
[0053]
图5是本发明实施例中所使用的isar图像序列；
[0054]
图6是本发明实施例中isar图像序列预处理的结果；
[0055]
图7是本发明实施例中圆形载荷部件检测结果。
具体实施方式
[0056]
以下结合附图和具体实施例，对本发明作进一步详细描述。
[0057]
参照图1，本发明提供的一种基于isar像序列的飞机载荷三维姿态与尺寸估计方法包括如下步骤：
[0058]
步骤1：获取携带圆形载荷的飞机目标isar图像序列：
[0059]
由isar雷达系统接收携带圆形载荷的飞机目标的回波信号，采用距离-多普勒算
法对回波信号进行成像，得到携带圆形载荷的飞机目标isar图像序列i＝{i1,i2,
…
,in,
…in
},其中in表示第n帧isar图像，1≤n≤n，in的行维和列维分别对应距离维和方位维，距离维分辨率和方位维分辨率分别为和n表示isar图像序列的总帧数；本实例中，isar图像序列的总帧数为3，即n＝3；
[0060]
步骤2：：对所述飞机目标isar图像序列进行预处理；
[0061]
isar图像特殊的成像方式使得其无法同光学图像那样，能够描述目标完整的整体形状及轮廓信息，导致isar图像的质量较差，无法直接进行特征提取，需要在进行特征提取之前，对isar图像进行预处理，提高isar图像的质量。本实例的预处理步骤如下：
[0062]
步骤2a：对序列i的每一帧isar图像in，提取其目标支撑区作为感兴趣区域roi，得到roi图像
[0063]
步骤2b:对每一帧roi图像的每个距离单元分别设置幅度阈值；通过将小于该幅度阈值的像素单元的幅度值置零实现条纹噪声抑制，得到条纹噪声抑制后的图像
[0064]
本实例中将各个距离单元的幅度阈值设为其最大幅度值的1/10。
[0065]
步骤2c:利用平滑滤波方法对条纹噪声抑制后的图像进行连接与填充，得到最终的预处理后的图像
[0066]
值得说明的是：常见的平滑滤波方法有均值滤波、高斯滤波和中值滤波方法，本实例采用均值滤波方法实现平滑滤波。
[0067]
步骤2d:对携带圆形载荷的飞机目标isar图像序列i中的每一帧isar图像in按照上述步骤(2)进行预处理，得到预处理后的图像序列为
[0068]
步骤3：对预处理之后的飞机目标isar图像序列中的每一帧进行圆形载荷部件检测；
[0069]
由于圆形载荷在isar图像中的投影为椭圆，因此检测isar图像中的载荷部件即检测isar图像中的椭圆，具体的检测步骤如下：
[0070]
步骤3a:对于预处理后的图像序列ic中的每一帧图像利用canny算子对图像进行边缘检测得到边缘二值图像；
[0071]
步骤3b:采用单像素边缘跟踪方法检测边缘二值图像中的连接弧段，进而得到图像的弧段集合
[0072]
单像素边缘跟踪方法通过从上到下、从左到右的顺序遍历边缘二值图像，基于八邻域搜索，检测图像中由幅值为1的单像素连接起来的连续弧段，得到图像的弧段集合弧段集合中除了包括椭圆上的有效弧段外，还包括一些无效弧段，这些无效弧段主要包括近似为直线的线段和长度明显较长或明显较短的弧段，对于长度明显较长或较短的弧段，通过设置合适的长度阈值将其去除，对于近似为直线的线段。
[0073]
步骤3c:利用基于三角形面积的直线去除方法能够去除弧段集合中的无效弧
段，得到图像的有效弧段集合即载荷部件检测结果
[0074]
基于三角形面积的直线去除方法的原理及操作如下：如图2所示，设有一弧段m为该弧段的中点，弧的长度l用弧段的总像素数表示，计算δlmr的面积s
δlmr
与弧的长度的比值σ1，当σ1较小时，表明该弧段较缓平，曲率较小，近似直线；当σ1较大时，表明该弧段较弯曲，曲率较大，该弧段为真实的弧段；因此可设置合适的阈值σ
th
，当σ1小于该阈值时，该弧段为直线，即为无效的弧段，将其从椭圆弧段集合中去除，否则，保留该弧段，经过上述操作得到图像的无效弧段去除后的结果，即载荷部件检测结果
[0075]
步骤3d:对预处理后的图像序列ic中的每一帧isar图像按照上述步骤3a至步骤3b进行载荷部件检测，得到图像序列ic的载荷部件检测结果
[0076]
步骤4：估计检测到的圆形载荷的投影物理特征的椭圆参数，得到椭圆参数估计结果；
[0077]
步骤4中圆形载荷在isar图像中的投影为椭圆，该椭圆的参数方程为
[0078][0079]
其中，(xc,yc)为图像中椭圆的圆心坐标，a和b为椭圆长半轴和短半轴的长度，θ为椭圆的倾斜角，表示椭圆长轴与图像横轴的夹角；
[0080]
所述步骤4包括：
[0081]
步骤4a:对于图像序列ic中的每一帧图像随机取步骤3得到的载荷部件检测结果中的弧段上的五个点作为一组，建立关于上述椭圆参数方程的五元一次方程并求解；
[0082]
步骤4b:经过多次取多组点代入参数方程进行求解，得到椭圆参数的多组解；
[0083]
步骤4c:对多组解求平均值得到图像的椭圆参数估计结果则图像序列ic的椭圆参数估计结果为p＝{p1,p2,
…
,pn,
…
,pn}。
[0084]
步骤5：对预处理之后的飞机目标isar图像序列中的每一帧，利用携带圆形载荷的飞机目标isar成像模型以及瞬时雷达视线信息，构建圆形载荷从三维结构映射到对应二维成像平面上的投影矩阵，得到飞机目标isar图像序列的投影矩阵集合；
[0085]
步骤5中携带圆形载荷的飞机目标isar成像模型通过如下步骤获得：
[0086]
步骤a:建立携带圆形载荷的飞机目标isar成像模型如图3所示，在成像积累时间内，携带圆形载荷的空中飞机目标做平稳直线运动，目标及其圆形载荷的姿态稳定；
[0087]
步骤b:建立雷达坐标系o-xyz，
[0088]
其中，o代表地基雷达站，ox与oy在地平面内且ox指向正东，oy指向正北，oz通过右手定则确定；
[0089]
步骤c:获取雷达坐标系下瞬时雷达视线
其中，α(t)和β(t)分别为雷达视线在坐标系o-xyz中的方位角和俯仰角，t为方位慢时间。
[0090]
对于图像序列ic的每一帧图像结合携带圆形载荷的飞机目标isar成像模型，根据瞬时雷达视线信息，构造圆形载荷从三维结构映射到对应二维成像平面上的投影矩阵an，进而得到图像序列ic的投影矩阵集合为a＝{a1,a2,
…
,an,
…
,an}；
[0091]
步骤6：根据所述椭圆参数估计结果以及所述投影矩阵集合，对圆形载荷三维姿态以及尺寸进行估计，得到圆形载荷三维姿态以及圆形载荷尺寸；
[0092]
步骤6a：利用步骤(4)得到的图像序列ic的椭圆参数估计结果p中的长短半轴的长度估计圆形载荷的尺寸，得到圆形载荷的半径为
[0093]
步骤6b：对于图像序列ic的每一帧图像根据步骤(4)得到的其椭圆的倾斜角θn，可得载荷投影特征中的椭圆长轴方向向量的观测值为(cosθn,sinθn)
t
，中的椭圆短轴与图像横轴的夹角为则载荷投影特征中的椭圆短轴方向向量的观测值为(cosψn,sinψn)
t
；设图像中椭圆长轴对应于三维圆形载荷中的直径的方位角和俯仰角分别为αa和βa，椭圆短轴对应于三维圆形载荷中的直径的方位角和俯仰角分别为αb和βb，则长轴对应的直径的理论方向向量为短轴对应的直径的理论方向向量为
[0094]
步骤6c：根据飞机目标的成像模型，结合步骤5得到的图像序列ic的投影矩阵集合an，得到图像序列ic的第n帧图像中椭圆长轴方向向量的理论值短轴方向向量的理论值
[0095]
步骤6d：建立关于载荷投影特征中的椭圆长轴方向向量与短轴方向向量的观测值与理论值之间绝对误差的优化问题，该优化问题的代价函数为：
[0096][0097]
其中，-180
°
≤αa,αb≤180
°
，-90
°
≤βa,βb≤90
°
，||
·
||2表示取模2运算；
[0098]
步骤6e：本实例利用bfgs方法对该无约束优化问题进行求解，该方法通过迭代求解令代价函数最小的最优解。
[0099]
具体的求解方法如下：
[0100]
(6e1)初始化迭代次数为k＝1，参数矢量qk＝(0,0,0,0)，海森矩阵h0为单位矩阵，迭代终止条件为ε＝10-4
；
[0101]
(6e2)当迭代次数为k时，计算代价函数j在qk处的梯度
则搜索方向为dk＝h
k-1gk
，设步长因子为ak，则下一次迭代的参数矢量为q
k+1
＝qk+a
kdk
，其中ak可通过一维不精确搜索方法如armijo-goldstein或golden search等方法确定，本实例利用armijo-goldstein方法确定步长因子ak，即令yk＝g
k+1-gk，sk＝a
kdk
，则hk的更新如下：
[0102][0103]
(6e3)判断|j(q
k+1
)-j(qk)|《ε是否成立，若是，得到代价函数j的最优解否则，令k＝k+1，返回步骤(6b1)；
[0104]
(6e4)根据代价函数j的最优解可知投影椭圆中的长轴对应的三维圆形载荷的直径方向向量为短轴对应的三维圆形载荷的直径的方向向量为则圆形载荷的三维姿态可用其法向量表示为其中，
“×”
表示向量叉乘。
[0105]
下面结合仿真实验，对本发明的技术效果作进一步的描述。
[0106]
1、仿真条件：
[0107]
本发明仿真采用的携带圆形载荷的飞机目标3d模型如图4所示，isar系统的主要参数如表1所示：
[0108]
表1仿真数据的雷达参数
[0109]
参数数值图像尺寸512*300发射信号中心频率10ghz脉冲重复频率200hz带宽600mhz
[0110]
2、仿真内容及结果分析：
[0111]
仿真采用的携带圆形载荷的目标isar图像序列如图5所示，使用本发明方法对图5进行预处理，得到的结果如图6所示；利用本发明方法对图6进行载荷部件检测，得到的圆形载荷部件检测结果如图7所示，其中，曲线标记的即为检测结果。从图中可以看出，应用本发明方法得到的圆形载荷部件检测结果与真实的结果基本重合，证明了本发明的有效性；最终利用本发明得到的圆形载荷的三维姿态与尺寸估计结果如表2所示。
[0112]
表2圆形载荷三维参数估计结果
[0113]
参数估计值真实值绝对误差单位法向量[0,0.0211,0.9998][0,0,1]1.15度半径7.23m6.80m0.43m
[0114]
从表2中可以看出，本发明能够有效实现圆形载荷的三维姿态与尺寸估计，且估计
的误差较小，表明针对飞机目标携带的具有非线性结构的圆形载荷，本发明能够精确估计其三维姿态与尺寸。
[0115]
以上描述仅是本发明的一个具体实例，不构成对本发明的任何限制，显然对于本领域的专业人员来说，在了解了本发明内容和原理后，都可能在不背离本发明原理、结构的情况下，进行形式和细节上的各种修改和改变，但是这些基于本发明思想的修正和改变仍在本发明的权利要求保护范围之内。

技术特征：
1.一种基于isar像序列的飞机载荷三维姿态与尺寸估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取携带圆形载荷的飞机目标isar图像序列：步骤2：对所述飞机目标isar图像序列进行预处理；步骤3：对预处理之后的飞机目标isar图像序列中的每一帧进行圆形载荷部件检测；步骤4：估计检测到的圆形载荷投影物理特征的椭圆参数，得到椭圆参数估计结果；步骤5：对预处理之后的飞机目标isar图像序列中的每一帧图像，利用携带圆形载荷的飞机目标isar成像模型以及瞬时雷达视线信息，构建圆形载荷从三维结构映射到对应二维成像平面上的投影矩阵，得到飞机目标isar图像序列的投影矩阵集合；步骤6：根据所述椭圆参数估计结果以及所述投影矩阵集合，对圆形载荷三维姿态以及尺寸进行估计，得到圆形载荷的三维姿态以及尺寸。2.根据权利要求1所述的一种基于isar像序列的飞机载荷三维姿态与尺寸估计方法，其特征在于，所述步骤1包括：由isar雷达系统接收携带圆形载荷的飞机目标的回波信号，采用距离-多普勒算法对回波信号进行成像，得到携带圆形载荷的飞机目标isar图像序列i＝{i1,i2,
…
,i
n
,
…
i
n
},其中i
n
表示第n帧isar图像，1≤n≤n，i
n
的行维和列维分别对应距离维和方位维，距离维分辨率和方位维分辨率分别为和n表示isar图像序列的总帧数。3.根据权利要求2所述的一种基于isar像序列的飞机载荷三维姿态与尺寸估计方法，其特征在于，所述步骤2包括：步骤2a:对携带圆形载荷的飞机目标isar图像序列i的每一帧isar图像i
n
，提取其目标支撑区作为感兴趣区域roi，得到roi图像步骤2b:对每一帧roi图像的每个距离单元分别设置幅度阈值，通过将小于该幅度阈值的像素单元的幅度值置零实现条纹噪声抑制，得到条纹噪声抑制后的图像步骤2c:利用平滑滤波方法对条纹噪声抑制后的图像进行连接与填充，得到最终的预处理后的图像步骤2d:对携带圆形载荷的飞机目标isar图像序列i中的每一帧isar图像i
n
按照上述步骤2a至步骤2c进行预处理，得到预处理后的图像序列为4.根据权利要求3所述的一种基于isar像序列的飞机载荷三维姿态与尺寸估计方法，其特征在于，所述步骤3包括：步骤3a:对于预处理后的图像序列i
c
中的每一帧图像进行边缘检测得到边缘二值图像；步骤3b:采用单像素边缘跟踪方法检测边缘二值图像中的连接弧段，得到图像的弧段集合步骤3c:利用基于三角形面积的直线去除方法去除弧段集合中近似为直线的无效弧
段，得到图像的有效弧段集作为载荷部件检测结果步骤3d:对预处理后的图像序列i
c
中的每一帧isar图像按照上述步骤3a至步骤3b进行载荷部件检测，得到图像序列i
c
的载荷部件检测结果5.根据权利要求4所述的一种基于isar像序列的飞机载荷三维姿态与尺寸估计方法，其特征在于，所述步骤4中圆形载荷在isar图像中的投影为椭圆，该椭圆对应的参数方程为其中，(x
c
,y
c
)为图像中椭圆的圆心坐标，a和b为椭圆长半轴和短半轴的长度，θ为椭圆的倾斜角，表示椭圆长轴与图像横轴的夹角；所述步骤4包括：步骤4a：对于图像序列i
c
中的每一帧图像随机取步骤3得到的其载荷部件检测结果中的弧段上的五个点作为一组，建立关于上述椭圆参数方程的五元一次方程；步骤4b：经过多次取多组点代入参数方程进行求解，得到椭圆参数的多组解；步骤4c:对多组解求平均值得到图像的椭圆参数估计结果则图像序列i
c
的椭圆参数估计结果为p＝{p1,p2,...,p
n
,...,p
n
}。6.根据权利要求5所述的一种基于isar像序列的飞机载荷三维姿态与尺寸估计方法，其特征在于，所述步骤5包括：对于图像序列i
c
的每一帧图像结合携带圆形载荷的飞机目标isar成像模型，根据瞬时雷达视线信息，构造圆形载荷从三维结构映射到对应二维成像平面上的投影矩阵a
n
，进而得到图像序列i
c
的投影矩阵集合为a＝{a1,a2,...,a
n
,...,a
n
}。7.根据权利要求6所述的一种基于isar像序列的飞机载荷三维姿态与尺寸估计方法，其特征在于，步骤5中携带圆形载荷的飞机目标isar成像模型通过如下步骤获得：步骤a:在成像积累时间内，携带圆形载荷的飞机目标做平稳直线运动，其中，目标及其圆形载荷的姿态稳定；步骤b:建立雷达坐标系o-xyz；其中，o代表地基雷达站，ox与oy在地平面内且ox指向正东，oy指向正北，oz通过右手定则确定；步骤c:获取雷达坐标系下瞬时雷达视线其中，α(t)和β(t)分别为雷达视线在坐标系o-xyz中的方位角和俯仰角，t为方位慢时间；方位角定义为雷达视线在xoy平面的投影与y轴的夹角，其范围为-180
°
～180
°
，且定义沿y轴顺时针方向为正；俯仰角定义为雷达视线与xoy平面的夹角，其范围为0
°
～90
°
。8.根据权利要求7所述的一种基于isar像序列的飞机载荷三维姿态与尺寸估计方法，其特征在于，所述步骤6包括：
步骤6a：利用步骤4得到的图像序列i
c
的椭圆参数估计结果p中的长短半轴的长度估计圆形载荷的尺寸，得到圆形载荷的半径为步骤6b：对于图像序列i
c
的每一帧图像根据步骤4得到的其椭圆的倾斜角θ
n
，得到载荷投影特征中的椭圆长轴方向向量的观测值为(cosθ
n
,sinθ
n
)
t
，中的椭圆短轴与图像横轴的夹角为载荷投影特征中的椭圆短轴方向向量的观测值为(cosψ
n
,sinψ
n
)
t
；图像中椭圆长轴对应于三维圆形载荷中的直径的方位角和俯仰角分别为α
a
和β
a
，椭圆短轴对应于三维圆形载荷中的直径的方位角和俯仰角分别为α
b
和β
b
，长轴对应的直径的理论方向向量为短轴对应的直径的理论方向向量为步骤6c：根据飞机目标成像模型，结合步骤5得到的图像序列i
c
的投影矩阵集合a
n
，得到图像序列i
c
的第n帧图像中椭圆长轴方向向量的理论值以及短轴方向向量的理论值步骤6d：建立关于载荷投影特征中的椭圆长轴方向向量与短轴方向向量的观测值与理论值之间绝对误差的优化问题，该优化问题的代价函数为：其中,-180
°
≤α
a
,α
b
≤180
°
，-90
°
≤β
a
,β
b
≤90
°
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·
||2表示取模2运算；步骤6e：利用bfgs方法对该无约束优化问题进行求解，若得到的最优解为则圆形载荷三维姿态为其中，
“×”
表示向量叉乘。

技术总结
本发明提出的一种基于ISAR像序列的飞机载荷三维姿态与尺寸估计方法，通过获取携带圆形载荷的飞机目标ISAR图像序列进行预处理；之后进行圆形载荷部件检测；估计检测到的圆形载荷的投影物理特征的椭圆参数；利用携带圆形载荷的飞机目标ISAR成像模型以及瞬时雷达视线信息，构建圆形载荷从三维结构映射到对应二维成像平面上的投影矩阵；根据所述椭圆参数估计结果以及所述投影矩阵集合，对圆形载荷三维姿态以及尺寸进行估计，得到圆形载荷三维姿态以及圆形载荷尺寸。本发明相比于现有技术通过检测飞机目标ISAR图像中的圆形载荷部件并提取其投影物理特征，能够实现对具有非线性结构的圆形载荷进行三维姿态与尺寸估计。圆形载荷进行三维姿态与尺寸估计。圆形载荷进行三维姿态与尺寸估计。


技术研发人员：邵帅 刘宏伟 王鹏辉 辛萌 丁军 纠博 陈渤
受保护的技术使用者：西安电子科技大学
技术研发日：2022.06.01
技术公布日：2022/11/1