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Staring-imaging satellite pointing estimation based on sequential ISAR images

Chinese Journal of Aeronautics 2024年第8期37卷 261-276页

作者： Canyu WANG Libing JIANG Weijun ZHONG Xiaoyuan REN Zhuang WANG National Key Laboratory of Automatic Target Recognition National University of Defense TechnologyChangsha 410073China Xi’an Satellite Control Center Xi’an 710600China

pointing estimation for spacecraft using Inverse Synthetic Aperture Radar(ISAR)images plays a significant role in space situational awareness and ***,feature extraction and cross-range scaling of ISAR images create bottlenecks that limit performances of current estimation ***,the emergence of staring imaging satellites,characterized by complex kinematic behaviors,presents a novel challenge to this *** address these issues,this article proposes a pointing estimation method based on Convolutional Neural Networks(CNNs)and a numerical optimization algorithm.A satellite’s main axis,which is extracted from ISAR images by a proposed Semantic Axis Region Regression Net(SARRN),is chosen for investigation in this article due to its unique ***,considering the kinematic characteristic of the staring satellite,an ISAR imaging model is established to bridge the target pointing and the extracted *** on the imaging model,pointing estimation and cross-range scaling can be described as a maximum likelihood estimation problem,and an iterative optimization algorithm modified by using the strategy of random sampling-consistency check and weighted least squares is proposed to solve this ***,the pointing of targets and the cross-range scaling factors of ISAR images are *** experiments based on actual satellite orbital parameters verify the effectiveness of the proposed *** work can improve the performance of satellite reconnaissance warning,while accurate cross-range scaling can provide a basis for subsequent data processes such as 3D reconstruction and attitude estimation.

关键词： Staring-imaging Agile satellite Inverse Synthetic Aperture Radar(ISAR) pointing estimation Cross-range scaling

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