中文标题：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

英文标题：ISAR Sequence Motion Modeling and Fuzzy Attitude Classification Method for Small Sample Space Target

来源期刊：电子与信息学报

基金项目：国家自然基金项目(62201623)，广东省自然基金项目(2025A1515010242)

作  者：叶炬航 段佳 张磊

作者单位：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小样本场景不同成像角度与异常干扰下的稳健性。横向对比显示所提方法无需训练，并在实时性和小样本处理能力等方面具有性能提升。

全文链接： https://jeit.ac.cn/cn/article/doi/10.11999/JEIT250689