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一种可见光、SAR与电子侦察融合遥感目标检测方法及装置 

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申请/专利权人:北京邮电大学

摘要:本发明提供了一种可见光、SAR与电子侦察融合遥感目标检测方法及装置,属于空间遥感技术领域,该方法基于多智能体强化学习实现遥感卫星的在轨自主观测任务规划,获取可见光遥感图像、SAR遥感图像以及电子侦察信息等多源遥感数据,基于生成对抗网络形成图像配准,基于改进的压缩与激励技术进行可见光‑SAR的特征信息融合,基于改进的点对局部拓扑与属性信息D‑S证据结合进行成像‑电子侦察信息的特征信息融合,最后利用交互式多模型粒子滤波进行更精确的目标定位与跟踪功能,提高了目标检测的鲁棒性,可适用于复杂环境目标检测。该发明可应用于卫星互联网中的遥感侦察卫星体系,在军事应用及民事应用方面均可提供有力支撑,具有广阔应用前景和价值。

主权项:1.一种可见光、SAR与电子侦察融合遥感目标检测方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:步骤一,基于改进的多智能体强化学习的分布式多星协同观测方法,接收用户观测需求,实现遥感卫星的在轨自主观测任务规划,通过学习和优化策略,选择最优的观测任务,以最大化任务目标的达成;步骤二,基于改进的生成对抗网络的图像配准方法,完成可见光遥感图像数据、SAR遥感图像数据以及电子侦察信息的预处理,基于生成对抗网络实现图像配准;步骤三,基于改进的压缩与激励技术的可见光-SAR的特征信息融合技术,利用改进的压缩与激励技术对可见光和SAR的特征进行融合,捕获它们之间的上下文信息;步骤四,基于改进的点对局部拓扑与属性信息D-S证据结合的成像-电子侦察信息的特征信息融合技术,基于点对局部拓扑与属性信息的D-S证据结合,实现成像和电子侦察信息的特征融合,识别目标并提供置信度;步骤五,基于改进的交互式多模型粒子滤波的目标跟踪方法,引入当前观测信息,使用多个跟踪模型,通过交互式的方式在不同模型之间进行切换和更新,以适应目标的外观变化和运动模式的转换,通过粒子滤波的方式有效地处理观测噪声和不确定性,提高目标跟踪的性能和可靠性,以及在复杂场景下的鲁棒性。

全文数据:

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