論文の概要: Persistent feature reconstruction of resident space objects (RSOs) within inverse synthetic aperture radar (ISAR) images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.15618v1
• Date: Wed, 17 Dec 2025 17:24:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-18 17:06:27.077941
• Title: Persistent feature reconstruction of resident space objects (RSOs) within inverse synthetic aperture radar (ISAR) images
• Title（参考訳）: 逆合成開口レーダ(ISAR)画像における常駐空間オブジェクト(RSO)の永続的特徴再構成
• Authors: Morgan Coe, Gruffudd Jones, Leah-Nani Alconcel, Marina Gashinova,
• Abstract要約: 本研究は、逐次的特徴検出と追跡による外部構造認識に焦点を当てている。 ISAR画像は、様々な展開シナリオの遭遇をモデル化できるメタヒューリスティックシミュレータによって生成される。 提案手法によるシーケンス内の特徴追跡の利用により,特徴検出と分類の信頼性が向上することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the rapidly growing population of resident space objects (RSOs) in the near-Earth space environment, detailed information about their condition and capabilities is needed to provide Space Domain Awareness (SDA). Space-based sensing will enable inspection of RSOs at shorter ranges, independent of atmospheric effects, and from all aspects. The use of a sub-THz inverse synthetic aperture radar (ISAR) imaging and sensing system for SDA has been proposed in previous work, demonstrating the achievement of sub-cm image resolution at ranges of up to 100 km. This work focuses on recognition of external structures by use of sequential feature detection and tracking throughout the aligned ISAR images of the satellites. The Hough transform is employed to detect linear features, which are tracked throughout the sequence. ISAR imagery is generated via a metaheuristic simulator capable of modelling encounters for a variety of deployment scenarios. Initial frame-to-frame alignment is achieved through a series of affine transformations to facilitate later association between image features. A gradient-by-ratio method is used for edge detection within individual ISAR images, and edge magnitude and direction are subsequently used to inform a double-weighted Hough transform to detect features with high accuracy. Feature evolution during sequences of frames is analysed. It is shown that the use of feature tracking within sequences with the proposed approach will increase confidence in feature detection and classification, and an example use-case of robust detection of shadowing as a feature is presented.
• Abstract（参考訳）: 地球近傍の宇宙環境における居住空間オブジェクト(RSO)の人口増加に伴い、宇宙ドメイン認識(SDA)を提供するには、その状態と能力に関する詳細な情報が必要である。 宇宙からのセンシングにより、大気の影響とあらゆる面から、より短い範囲でRSOを検査することができる。 SDAのためのサブTHz逆合成開口レーダ(ISAR)イメージングとセンシングシステムの使用は、100kmの範囲でのサブcm画像分解能の達成を実証する以前の研究で提案されている。 本研究は、衛星のアライメントされたISAR画像全体を通して、逐次的特徴検出と追跡を用いて外部構造を認識することに焦点を当てる。 Hough変換は、シーケンスを通して追跡される線形特徴を検出するために使用される。 ISAR画像は、様々な展開シナリオの遭遇をモデル化できるメタヒューリスティックシミュレータによって生成される。 最初のフレーム・ツー・フレームのアライメントは一連のアフィン変換によって達成され、後の画像特徴の関連が容易になる。 個々のISAR画像内のエッジ検出に勾配比法を用い、その後、二重み付きハフ変換にエッジの大きさと方向を知らせ、高い精度で特徴を検出する。 フレームのシーケンス中の特徴進化を解析する。 提案手法によるシーケンス内の特徴追跡を用いることで,特徴の検出と分類の信頼性が向上し,特徴としてシャドーイングを頑健に検出する事例が提示される。

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