[发明专利]空间目标材料识别方法

说明书

本发明公开了一种空间目标材料识别方法，包括：将空间目标的原始光谱数据转化成三阶张量；使用三阶Tucker分解的方法，判断空间目标的组成材料数量，进而提取出相应数量的光谱曲线；将提取出的光谱曲线与已知材料光谱库相匹配，从而确定空间目标的材料信息。

技术领域

本发明涉及光谱技术领域，尤其涉及一种空间目标材料识别方法。

背景技术

伴随着空间在各个领域内的地位日益提高，空间信息能力已成为空间科学的核心，因此越来越多的国家开始发展与部署空间碎片监视系统，力图把控制空间的主动权牢牢掌握在自己手中。空间监视的主要任务是对重要空间碎片进行精确的探测和跟踪，实时探测目标尺寸、形状、轨道参数等重要目标特性，以及对目标特性参数进行归类和分发。因此，有效地对空间碎片进行探测、追踪和识别，是十分有价值的。

受限于望远镜口径和观测波段，目前我国目标观测成像主要还是开展全波段灰度成像。然而空间碎片种类增多，给空间碎片的观测造成了一定的困难。由于受探测距离制约，传统光学成像只能探测到仅几个像元的图像，无法对目标进行识别，材质分类等工作。在常规光学特性具有局限性的情况下，光谱信息为空间碎片识别提供了极为有利的额外信息，而空间碎片的宽波段光谱成像技术也应运而生。

空间碎片光谱是空间碎片光学特性的本质体现，能够反映空间碎片的材质属性，通过将实验室测量的材质光谱与实测空间碎片光谱进行匹配处理，可以识别目标的材质类型，有助于分析空间碎片的类型及工作状态。

现有的基于光谱信息的空间目标识别方法有如下两种方案：

1)主成分分析(PCA)，参见文献《高轨空间碎片光电观测技术综述》，该方案主要将光谱矩阵投影在正交基向量的特征值作为组分，通过一些判据将组分中主因子提取出来，可用于材料的种类数目检测。然而，该方案估算精度受噪声影响较大，对原始数据的质量要求较高。

2)高光谱信号子空间最小误差辨识法，参见文献《Determination of rank bymedian absolute deviation(DRMAD):a simple method for determining the numberof principal factors responsible for a data matrix》。该方案通过将原始信号向子空间投影，寻找能够最小化投影误差的子空间，以子空间的维度作为端元的个数从而估计材料信息。然而，该方案需要先估计噪声矩阵，噪声矩阵估计的结果会对端元的判别产生一定影响。

发明内容

本发明的目的是提供一种空间目标材料识别方法，可以准确、快速的实现空间目标材料的识别。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种空间目标材料识别方法，包括：

将空间目标的原始光谱数据转化成三阶张量；

使用三阶Tucker分解的方法，判断空间目标的组成材料数量，进而提取出相应数量的光谱曲线；

将提取出的光谱曲线与已知材料光谱库相匹配，从而确定空间目标的材料信息。

由上述本发明提供的技术方案可以看出，基于三阶Tucker分解，可以从各种空间分辨率下的空间目标光谱数据中提取出其组分材料的光谱谱线，经过与光谱库中材料进行比对即可得到该目标组成材料信息，由于上述方法将光谱数据整体进行处理，而不是如传统方法一样将其分解成二维数据再进行处理，因此优势在于处理速度快且受噪声影响较小。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。