太赫兹雷达空间目标三维成像方法、装置、设备和介质

1.一种太赫兹雷达空间目标三维成像方法，其特征在于，所述方法包括：获取ISAR图像序列；所述ISAR图像序列包括若干按时间顺序排列的二维ISAR图像；基于深度学习对所述二维ISAR图像进行特征点提取，并为每个特征点生成对应的标签；基于所述特征点与对应的标签，对相邻帧二维ISAR图像进行特征匹配，输出匹配特征点的二维坐标集；将所述匹配特征点的二维坐标集中的特征点进行去中心化操作后，构建测量矩阵；然后对所述测量矩阵进行因式分解，求解运动矩阵与三维坐标矩阵；基于预先设置的正定因子，对所述运动矩阵与所述三维坐标矩阵进行正定性强化；同时，根据所述正定因子定标三维图像的尺寸大小，输出最终的空间目标三维图像。 2.根据权利要求1所述的太赫兹雷达空间目标三维成像方法，其特征在于，获取ISAR图像序列，包括：获取不同雷达视角下的空间目标回波信号，采用太赫兹频段高分辨ISAR成像算法获得ISAR图像序列。 3.根据权利要求1或2所述的太赫兹雷达空间目标三维成像方法，其特征在于，基于所述特征点与对应的标签，对相邻帧二维ISAR图像进行特征匹配，输出匹配特征点的二维坐标集，包括：基于所述特征点与对应的标签，对相邻帧二维ISAR图像进行特征匹配，提取共有的特征点，得到特征点集；根据所述特征点集生成匹配特征点的二维坐标集。 4.根据权利要求3所述的太赫兹雷达空间目标三维成像方法，其特征在于，对相邻帧二维ISAR图像进行特征匹配时，匹配的点数不能超过相邻帧二维ISAR图像得到的特征点的最小值。 5.根据权利要求4所述的太赫兹雷达空间目标三维成像方法，其特征在于，基于所述特征点与对应的标签，对相邻帧二维ISAR图像进行特征匹配时，还包括：对所述特征点的实数坐标进行像素点坐标转换，坐标转换公式为： ；式中， 表示下取整函数，其中， 为可替换的变量； 表示特征点集中任一特征点的坐标； 表示二维ISAR图像的方位向点数； 表示二维ISAR图像的距离向点数； 表示二维ISAR图像的方位向分辨率； 表示二维ISAR图像的距离向分辨率。 6.根据权利要求5所述的太赫兹雷达空间目标三维成像方法，其特征在于，根据所述特征点集生成匹配特征点的二维坐标集，包括：通过所述坐标转换公式的逆运算，将所述特征点的像素点坐标转换为实数坐标，并输出匹配特征点的二维坐标集。 7.根据权利要求6所述的太赫兹雷达空间目标三维成像方法，其特征在于，将所述匹配特征点的二维坐标集中的特征点进行去中心化操作，去中心后的特征点横纵矩阵表达式为： ；式中， 表示散射点在第 帧ISAR图像中的横坐标； 表示散射点在第 帧ISAR图像中的纵坐标； 表示方位向坐标偏移； 表示距离向偏移。 8.根据权利要求1所述的太赫兹雷达空间目标三维成像方法，其特征在于，所述测量矩阵的表达式为： ；式中， 与 为单位正交矢量，其中， 表示共成像ISAR图的总帧数； 表示三维散射点总个数； 表示第 个三维散射点； 表示空间目标的运动矩阵； 表示空间目标的三维坐标矩阵； 表示矩阵转置，其中， 为可替换的变量。 9.根据权利要求8所述的太赫兹雷达空间目标三维成像方法，其特征在于，对所述测量矩阵进行因式分解，求解运动矩阵与三维坐标矩阵，包括：根据近似秩定律对所述测量矩阵进行因式分解后，再进行分块处理，得到降秩优化后的测量矩阵；基于降秩优化后的测量矩阵，计算运动矩阵与三维坐标矩阵。 10.根据权利要求9所述的太赫兹雷达空间目标三维成像方法，其特征在于，根据近似秩定律对所述测量矩阵进行因式分解，过程表达式为： ；式中， 表示大小为 的测量矩阵； 表示大小为 的左奇异向量矩阵； 表示大小为 的右奇异向量矩阵； 表示大小为 的对角矩阵。 11.根据权利要求10所述的太赫兹雷达空间目标三维成像方法，其特征在于，根据近似秩定律对所述测量矩阵进行因式分解后，再进行分块处理，分块处理的过程表达式为： ；式中， 表示大小为 的列正交特征矩阵； 表示大小为 的列正交特征矩阵； 表示大小为 的对角矩阵； 表示大小为 的对角矩阵； 表示大小为 的列正交特征矩阵； 表示大小为 的列正交特征矩阵。 12.根据权利要求11所述的太赫兹雷达空间目标三维成像方法，其特征在于，降秩优化后的测量矩阵的表达式为： ；式中， 表示左奇异向量矩阵； 表示对角矩阵； 表示右奇异向量矩阵。 13.根据权利要求12所述的太赫兹雷达空间目标三维成像方法，其特征在于，在计算运动矩阵与三维坐标矩阵之前，还包括：根据降秩优化后的测量矩阵求解初始运动矩阵与初始三维坐标矩阵；设置约束条件，基于所述约束条件对所述初始运动矩阵与所述初始三维坐标矩阵进行求解，得到最终的运动矩阵与三维坐标矩阵。 14.根据权利要求13所述的太赫兹雷达空间目标三维成像方法，其特征在于，初始运动矩阵与初始三维坐标矩阵的表达式分别为： ；式中， 表示初始运动矩阵； 表示初始三维坐标矩阵。 15.根据权利要求14所述的太赫兹雷达空间目标三维成像方法，其特征在于，设置约束条件，基于所述约束条件对所述初始运动矩阵与所述初始三维坐标矩阵进行求解，得到最终的运动矩阵与三维坐标矩阵，包括：引入可逆矩阵 ，基于所述可逆矩阵 定义对称矩阵 ；对称矩阵 的表达式为： ；对所述可逆矩阵 设置约束条件，表达式为： ；根据约束条件，可得到： ；其中， ； 的计算方式为： ；通过伪逆法求解 ，表达式为： ；基于求解出的 ，采用矩阵分解的方式，得到最终的运动矩阵与三维坐标矩阵，表达式为： ；式中， 与 为单位向量。 16.根据权利要求15所述的太赫兹雷达空间目标三维成像方法，其特征在于，基于预先设置的正定因子，对所述运动矩阵与所述三维坐标矩阵进行正定性强化，包括：设置正定因子 ，通过所述正定因子 强化所述对称矩阵 的正定性，得到正定矩阵，通过所述正定矩阵对所述运动矩阵与所述三维坐标矩阵进行正定性强化。 17.一种太赫兹雷达空间目标三维成像装置，其特征在于，所述装置包括：ISAR图像序列获取模块，用于获取ISAR图像序列；所述ISAR图像序列包括若干按时间顺序排列的二维ISAR图像；匹配特征点的二维坐标集生成模块，用于基于深度学习对所述二维ISAR图像进行特征点提取，并为每个特征点生成对应的标签；基于所述特征点与对应的标签，对相邻帧二维ISAR图像进行特征匹配，输出匹配特征点的二维坐标集；解运动矩阵与三维坐标矩阵计算模块，用于将所述匹配特征点的二维坐标集中的特征点进行去中心化操作后，构建测量矩阵；然后对所述测量矩阵进行因式分解，求解运动矩阵与三维坐标矩阵；空间目标三维图像输出模块，用于基于预先设置的正定因子，对所述运动矩阵与所述三维坐标矩阵进行正定性强化；同时，根据所述正定因子定标三维图像的尺寸大小，输出最终的空间目标三维图像。 18.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至16中任一项所述太赫兹雷达空间目标三维成像方法的步骤。 19.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至16中任一项所述太赫兹雷达空间目标三维成像方法的步骤。