面向小样本的空间目标ISAR序列运动建模与模糊姿态分类方法

来源：电子与信息学报杂志2025年第12期北京时间：

作者：叶炬航, 段佳, 张磊

单位：中山大学电子与通信工程学院 深圳 518107

摘要：空间目标姿态分类是空间态势感知中的关键环节，针对现有方法存在计算复杂度高、训练数据依赖性强、分类粒度粗糙，以及时序运动建模和小样本分类能力不足等问题，该文提出一种面向小样本、融合运动建模与模糊理论的姿态模糊分类方法。所提方法依托地基逆合成孔径雷达成像与图像解译技术，构建融合地平坐标系、UNW轨道坐标系和机体坐标系的映射模型，从姿态与特征间映射关系出发，结合傅里叶级数深入目标时序运动建模，利用特征设计细化分类粒度，并引入模糊理论实现小样本下线性阶计算复杂度姿态模糊分类。仿真实验验证了该方法在小样本场景下，不同成像角度与异常干扰下的稳健性。横向对比结果表明，所提方法无须训练，且在实时性和小样本处理能力等方面实现性能提升。

关键词：姿态分类, 地基逆合成孔径雷达, 空间目标, 时序运动建模, 模糊理论

基金资助：国家自然科学基金(62201623)，广东省自然基金(2025A1515010242)