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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种空间目标ISAR图像部件智能分割与姿态估计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115902888B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211127016.X，技术领域涉及：G01S13/90；该发明授权一种空间目标ISAR图像部件智能分割与姿态估计方法是由周峰;刘磊;任小林;张荣之;樊伟伟设计研发完成，并于2022-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种空间目标ISAR图像部件智能分割与姿态估计方法在说明书摘要公布了：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。

本发明授权一种空间目标ISAR图像部件智能分割与姿态估计方法在权利要求书中公布了：1.一种空间目标ISAR图像部件智能分割与姿态估计方法，其特征在于，包括： 步骤1：通过逆合成孔径雷达对空间目标进行连续观测，获得所述空间目标的回波； 步骤2：利用距离-多普勒成像算法对所述回波进行序列成像，得到空间目标的ISAR图像序列； 步骤3：利用深度学习网络Pix2pixGAN对所述ISAR图像序列进行部件分割，获得各部件分割图像； 步骤4：去除所述各部件分割图像中的无效连通区域，获得各部件最终分割图像； 步骤5：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，获得各个部件的线性参数； 步骤6：根据ISAR系统的观测和成像参数，计算每一帧图像对应的投影矩阵及各部件线性结构在成像平面上的投影表达式； 步骤7：利用所述投影表达式与各个部件的线性参数，将各部件在三维空间姿态的求解问题构建为一个无约束优化问题； 步骤8：对所述无约束优化问题使用粒子群优化算法进行求解，获得各部件在三维空间的姿态参数，实现空间目标关键部件的姿态反演。

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