具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。对于以下实施例中的步骤编号，其仅为了便于阐述说明而设置，对步骤之间的顺序不做任何限定，实施例中的各步骤的执行顺序均可根据本领域技术人员的理解来进行适应性调整。

在本发明的描述中，多个的含义是两个或两个以上，如果有描述到第一、第二只是用于区分技术特征为目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。此外，除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与本技术领域的技术人员通常理解的含义相同。

参照图1，本发明实施例提供了一种基于光学雷达图像融合的目标姿态估计方法，具体包括以下步骤：

S101、获取目标区域的第一回波信号和第一光学观测数据，并根据第一回波信号和第一光学观测数据得到时间同步的第一雷达图像和第一光学图像。

具体地，本发明实施例由ISAR雷达系统接收预设时间段内的回波信号,由光学传感器接收预设时间段内的图像数据，根据观测传感器内的目标跟踪数据，对光学-雷达数据进行时间同步，然后预设时间内的回波信号进行距离-多普勒处理，得到目标区域的与光学观测图像时间同步的雷达图像，同时可以确定ISAR成像几何以及光学观测几何。步骤S101具体包括以下步骤：

S1011、通过ISAR雷达系统接收预设时间段内的第一回波信号，并通过光学传感器接收预设时间内的第一光学观测数据；

S1012、对第一回波信号和第一光学观测数据进行时间同步处理，得到第二回波信号和第二光学观测数据；

S1013、根据第二光学观测数据得到第一光学图像，并对第二回波信号进行距离-多普勒处理得到第一雷达图像；

S1014、根据ISAR雷达系统记录的第一目标跟踪参数确定第一雷达图像的距离方向向量，并根据光学传感器记录的第二目标跟踪参数确定第一光学图像的水平方向向量和竖直方向向量。

具体地，根据ISAR雷达系统记录的目标跟踪参数确定第一雷达图像的距离方向向量如下：

其中，表示第一雷达图像的距离方向向量，t_m为慢时间对应方位维度信号的采样，俯仰角θ(t_m)为瞬时雷达视线方向向量与本体坐标XOY平面间的夹角，方位角φ(t_m)为瞬时雷达视线方向向量在XOY的投影与Y轴的夹角，t₀为ISAR成像相干积累时段的中心时刻，当t_m＝t₀时，瞬时雷达视线方向与雷达图像距离轴一致。

同时，还可根据光学传感器记录的目标跟踪参数确定第一光学图像的水平方向向量竖直方向向量

S102、在第一雷达图像和第一光学图像中均提取出两个目标特征结构，确定目标特征结构在第一雷达图像距离方向上的第一投影长度、在第一雷达图像多普勒方向上的第二投影长度、在第一光学图像竖直方向上的第三投影长度以及在第一光学图像水平方向上的第四投影长度。

具体地，第一雷达图像和第一光学图像中分别提取2个目标特征结构，并记录目标特征结构在第一雷达图像中距离、多普勒两个维度上的投影长度，以及在第一光学图像中水平、竖直两个方向上的投影长度。

S103、根据第一投影长度、第三投影长度以及第四投影长度构建第一优化模型，并利用粒子群算法对第一优化模型进行求解，得到目标特征结构的瞬时姿态参数和尺寸参数。

具体地，根据前面确定的ISAR成像几何以及光学观测几何，结合提取的目标特征结构在光学图像水平、竖直方向上的投影长度以及提取的目标特征结构在雷达图像距离方向上的投影长度建立第一优化函数，使用粒子群算法求解2个目标特征结构的瞬时姿态参数和尺寸参数。

进一步作为可选的实施方式，第一优化模型包括第一目标函数，第一目标函数为：

其中，i∈{1,2}，α_i和β_i表示第i个目标特征结构的瞬时姿态参数，L_i表示第i个目标特征结构的尺寸参数，表示第一雷达图像的距离方向向量，表示第一光学图像的水平方向向量，表示第一光学图像的竖直方向向量，r_i表示第i个目标特征结构的第一投影长度，v_i表示第I个目标特征结构的第三投影长度，u_i表示第i个目标特征结构的第四投影长度。

具体地，α_i是第i个目标特征结构与本体坐标系XOY平面的夹角，β_i是第i个目标特征结构在XOY平面的投影与Y轴的夹角，L_i是第i个目标特征结构在真实空间内的长度。可以认识到，通过第一优化模型求解得到α_i、β_i和L_i后，即可确定目标特征结构的瞬时姿态。

进一步作为可选的实施方式，利用粒子群算法对第一优化模型进行求解得到目标特征结构的瞬时姿态参数和尺寸参数这一步骤，其具体包括：

设置最短移动距离，并在第一优化模型可行域内随机生成第一粒子群，第一粒子群的可行解为第一个体位置；

根据第一代价函数搜索得到当前的粒子最优位置和粒子群最优位置；

调整第一粒子群内粒子位置后，更新当前的粒子最优位置和粒子群最优位置，直至满足最大迭代步数或最小变化准则；

根据当前最优的第一个体位置确定目标特征结构的瞬时姿态参数和尺寸参数。

具体地，利用粒子群算法对第一优化模型进行求解得到目标特征结构的瞬时姿态参数和尺寸参数的步骤如下：

S1031、设置最短移动距离，在第一优化模型可行域内随机生成第一粒子群，其可行解被定义为第一个体位置X_j＝(α,β,L)^T；

S1032、根据下列第一代价函数搜索当前粒子最优位置Pbest和粒子群最优位置Gbest：

S1033、根据如下更新公式，调整第一粒子群内粒子位置：

V_i(t+1)＝A₅V_i(t)+A₆rand₁(Pbest-X_i(t))+A₇rand₂(Gbest-X_i(t))

X_i(t+1)＝X_i(t)+V_i(t)

其中，V_i(t)和X_i(t)为第i次迭代中第t个个体的运动及位置,A₅为惯性因子,A₆和A₇是用来平衡个体经验及群体经验的权重因子,随机参数rand₁和rand₂服从[0,1]均匀分布。

S1034、根据第一代价函数重新计算个体目标函数值，更新当前粒子最优位置和粒子群最优位置。如果满足最大迭代步数或最小变化准则，停止迭代跳转步骤S1035；否则，跳转步骤S1033；最小变化准则指的在更新过程中，粒子最优位置和粒子群最优位置的变化需要大于最小移动阈值。

S1035、停止迭代，输出当前最优的第一个体位置

S104、根据第二投影长度、第三投影长度以及第四投影长度构建第二优化模型，并利用全局搜索算法对第二优化模型进行求解，得到第一雷达图像的多普勒方向向量。

进一步作为可选的实施方式，第二优化模型包括第二目标函数，第二目标函数为：

其中，θ_optical表示第一雷达图像的多普勒方向与第一光学图像的竖直方向的夹角，-π≤θoptical≤π，d_i表示第i个目标特征结构的第二投影长度，v_i表示第I个目标特征结构的第三投影长度，u_i表示第i个目标特征结构的第四投影长度，i∈{1,2}；

第一雷达图像的多普勒方向向量为：

其中，表示第一雷达图像的多普勒方向向量，表示第一光学图像的水平方向向量，表示第一光学图像的竖直方向向量。

具体地，采用全局搜索算法求解估计量θ_optical后，即可确定第一雷达图像的多普勒方向向量。

S105、根据第二投影长度、瞬时姿态参数、尺寸参数以及多普勒方向向量构建第三优化模型，并利用全局搜索算法对第三优化模型进行求解，得到雷达等效转动参数，进而根据雷达等效转动参数计算得到目标自旋转动参数。

进一步作为可选的实施方式，第三优化模型包括第三目标函数，第三目标函数为：

其中，i∈{1,2}，α_i和β_i表示第i个目标特征结构的瞬时姿态参数，L_i表示第i个目标特征结构的尺寸参数，d_i表示第i个目标特征结构的第二投影长度，ω_eff表示雷达等效转动参数，表示第一雷达图像的多普勒方向向量。

进一步作为可选的实施方式，根据以下公式计算得到目标自旋转动参数：

其中，表示目标自旋转动参数，ω_eff表示雷达等效转动参数，表示第一雷达图像的多普勒方向向量，表示目标轨道运动带来的雷达视线转角分量。

具体地，且根据全局搜索算法在第三优化模型可行域内求解得到估计量ω_eff后，即可确定目标自旋转动参数。为目标轨道运动带来的雷达视线转角分量，可通过起始时刻瞬时雷达视线方向向量与截止时刻瞬时雷达视线方向向量叉乘获得。

本发明实施例首先获取目标区域的雷达回波信号和光学观测数据，获得时间同步的第一雷达图像和第一光学图像，然后在第一雷达图像内提取目标特征结构在距离方向和多普勒方向上的第一投影长度和第二投影长度，在第一光学图像内提取目标特征结构在竖直方向和水平方向上的第三投影长度和第四投影长度，再根据各投影长度依次构建关于目标特征结构瞬时姿态的第一优化模型、关于雷达图像多普勒方向向量的第二优化模型以及关于目标自旋转动参数的第三优化模型，并利用粒子群算法和全局搜索算法进行求解，从而实现对自旋空间目标瞬时状态的估计。相较于现有技术，本发明实施例具有以下优点：

1)本发明利用空间目标的相同视角下ISAR图像和光学图像间的几何互补特性，通过分布优化估计方法，解决了自旋状态下ISAR成像平面不定这一核心问题，对自旋空间目标的瞬时状态实现精确反演，本发明具有很高的实用性。

2)本发明采用了同一目标上不同特征结构的联合优化估计，降低了实际应用过程中因结构提取误差对整体估计结果带来的影响，可实现具有复杂几何形态的自旋空间目标瞬时状态的精确估计。

为进一步验证本发明实施例的准确性，下面结合仿真实验对本发明实施例的效果作进一步说明。

本发明实施例的仿真实验采用的空间目标的结构如图2所示，其中θ表示雷达观测俯仰角，也即雷达视线与本体坐标系XOY平面的夹角，φ表示雷达观测方位角，也即雷达视线在XOY平面的投影与Y轴的夹角，LOS表示雷达视线方向，表示雷达视线方向向量，该目标的太阳能翼边界有明显的线性结构。本发明实施例的仿真实验的主要参数如下表1所示。

表1

仿真实验1：采用本发明方法对图2的空间目标的2幅同步观测图像(雷达图像与光学图像)进行目标特征结构的提取，如图3(a)、图3(b)所示，分别用特征结构1和特征结构2表示两个目标特征结构。然后，根据目标特征结构在光学图像水平、竖直方向上的投影长度和目标特征结构在雷达图像距离、多普勒方向上的投影长度以及光学、雷达观测几何参数依次构建三个优化模型，求解目标各状态参数，结果如下表2所示。

表2

从图3(a)和图3(b)中可以看出，空间目标的特征结构的稳定提取基本可以得到保证。从表2中可以看出，估计的特征结构的指向与真实的特征结构的指向基本一致，平均误差在3度之内，估计的特征结构的尺寸与真实的特征结构的尺寸基本吻合，估计的目标自旋方向与真实的目标自旋方向基本一致，估计的目标自旋速度与真实的目标自旋速度在数值上较为接近，则空间目标的在轨状态可以确定。

仿真实验2：采用本发明方法在目标进动状态下进行测试，即目标在本体坐标系内绕着某一固定轴做匀速转动。目标自转速度被设定为0.014rad/s，转轴转动速度被设定为0rad/s。根据60秒连续观测估计目标6个瞬时状态参数，目标状态估计结果如下表3所示。

表3

从表3中可以看出，在目标在轨进动状态下，估计的特征结构的指向与真实的特征结构的指向基本一致，平均误差在3度之内，估计的特征结构的尺寸与真实的特征结构的尺寸基本吻合，估计的目标自旋方向与真实的目标自旋方向基本一致，估计的目标自旋速度与真实的目标自旋速度在数值上较为接近，则空间目标的在轨状态可以确定。

仿真实验3：采用本发明方法在目标章动状态下进行测试，即目标除基本进动外其自转轴也绕某一固定轴进行匀速转动。目标自转速度被设定为0.012rad/s，转轴转动速度被设定为0.004rad/s。根据60秒连续观测估计目标6个瞬时状态参数，目标状态估计结果如下表4所示。

表4

从表4中可以看出，在目标在轨章动状态下，估计的特征结构的指向与真实的特征结构的指向基本一致，平均误差在3度之内，估计的特征结构的尺寸与真实的特征结构的尺寸基本吻合，估计的目标自旋方向与真实的目标自旋方向基本一致，估计的目标自旋速度与真实的目标自旋速度在数值上较为接近，则空间目标的在轨状态可以确定。

仿真实验4：采用本发明方法在目标翻滚状态下进行测试，即目标自转轴及自转速度不断变化。根据60秒连续观测估计目标6个瞬时状态参数，目标状态估计结果如下表5所示。

表5

从表5中可以看出，在目标翻滚状态下，估计的特征结构的指向与真实的特征结构的指向基本一致，平均误差在3度之内，估计的特征结构的尺寸与真实的特征结构的尺寸基本吻合，估计的目标自旋方向与真实的目标自旋方向基本一致，估计的目标自旋速度与真实的目标自旋速度在数值上较为接近，则空间目标的在轨状态可以确定。

参照图4，本发明实施例提供了一种基于光学雷达图像融合的目标姿态估计系统，包括：

第一雷达图像和第一光学图像获取模块，用于获取目标区域的第一回波信号和第一光学观测数据，并根据第一回波信号和第一光学观测数据得到时间同步的第一雷达图像和第一光学图像；

投影长度确定模块，用于在第一雷达图像和第一光学图像中均提取出两个目标特征结构，确定目标特征结构在第一雷达图像距离方向上的第一投影长度、在第一雷达图像多普勒方向上的第二投影长度、在第一光学图像竖直方向上的第三投影长度以及在第一光学图像水平方向上的第四投影长度；

瞬时姿态参数和尺寸参数确定模块，用于根据第一投影长度、第三投影长度以及第四投影长度构建第一优化模型，并利用粒子群算法对第一优化模型进行求解，得到目标特征结构的瞬时姿态参数和尺寸参数；

多普勒方向向量确定模块，用于根据第二投影长度、第三投影长度以及第四投影长度构建第二优化模型，并利用全局搜索算法对第二优化模型进行求解，得到第一雷达图像的多普勒方向向量；

目标自旋转动参数确定模块，用于根据第二投影长度、瞬时姿态参数、尺寸参数以及多普勒方向向量构建第三优化模型，并利用全局搜索算法对第三优化模型进行求解，得到雷达等效转动参数，进而根据雷达等效转动参数计算得到目标自旋转动参数。

上述方法实施例中的内容均适用于本系统实施例中，本系统实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法实施例所达到的有益效果也相同。

参照图5，本发明实施例提供了一种基于光学雷达图像融合的目标姿态估计装置，包括：

至少一个处理器；

至少一个存储器，用于存储至少一个程序；

当上述至少一个程序被上述至少一个处理器执行时，使得上述至少一个处理器实现上述的一种基于光学雷达图像融合的目标姿态估计方法。

上述方法实施例中的内容均适用于本装置实施例中，本装置实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法实施例所达到的有益效果也相同。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，该处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行上述一种基于光学雷达图像融合的目标姿态估计方法。

本发明实施例的一种计算机可读存储介质，可执行本发明方法实施例所提供的一种基于光学雷达图像融合的目标姿态估计方法，可执行方法实施例的任意组合实施步骤，具备该方法相应的功能和有益效果。

本发明实施例还公开了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存介质中。计算机设备的处理器可以从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行图1所示的方法。

在一些可选择的实施例中，在方框图中提到的功能/操作可以不按照操作示图提到的顺序发生。例如，取决于所涉及的功能/操作，连续示出的两个方框实际上可以被大体上同时地执行或上述方框有时能以相反顺序被执行。此外，在本发明的流程图中所呈现和描述的实施例以示例的方式被提供，目的在于提供对技术更全面的理解。所公开的方法不限于本文所呈现的操作和逻辑流程。可选择的实施例是可预期的，其中各种操作的顺序被改变以及其中被描述为较大操作的一部分的子操作被独立地执行。

此外，虽然在功能性模块的背景下描述了本发明，但应当理解的是，除非另有相反说明，上述的功能和/或特征中的一个或多个可以被集成在单个物理装置和/或软件模块中，或者一个或多个功能和/或特征可以在单独的物理装置或软件模块中被实现。还可以理解的是，有关每个模块的实际实现的详细讨论对于理解本发明是不必要的。更确切地说，考虑到在本文中公开的装置中各种功能模块的属性、功能和内部关系的情况下，在工程师的常规技术内将会了解该模块的实际实现。因此，本领域技术人员运用普通技术就能够在无需过度试验的情况下实现在权利要求书中所阐明的本发明。还可以理解的是，所公开的特定概念仅仅是说明性的，并不意在限制本发明的范围，本发明的范围由所附权利要求书及其等同方案的全部范围来决定。

上述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例上述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。

计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印上述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得上述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

在本说明书的上述描述中，参考术语“一个实施方式/实施例”、“另一实施方式/实施例”或“某些实施方式/实施例”等的描述意指结合实施方式或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施方式或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施方式或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施方式或示例中以合适的方式结合。

尽管已经示出和描述了本发明的实施方式，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施方式进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明并不限于上述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。