基于NTF和HHT的空间碎片天基高光谱探测与识别方法

The existence of space debris seriously threatens safe of on-orbit spacecraft, the medium-sized debris which is hard to find by ground-based observation is obviously more dangerous. The goal of project is to find medium-sized debris in an orbit by space-based detection and classify and identify the substance construction of debris. In order to accomplish high accuracy and low miss rate detection, we use hyper spectral imager instead of space-based visible light camera as sensor and come up to two new ways of detection: One way of detection is to use the particular spectrum information of component debris of single substance and combine Nonnegative Tensor Factorization (NTF) and relevant analysis technics, the other way of detection is to use variation of spectrum information due to rotation of component debris of multi-substance and combine Hilbert-Huang Transform (HHT) to analyze periodic features of spectrum sequence. Furthermore, according to hyperspectral data of detected space debris, using support vector machine based on spectral band kernels to classify constitution of substance and collect identifying information of space debris for use of catalogue. The project uses hyperspectral data to expand past methods of detection and identification and introduce some algorithms as NTF, HHT according to the features of hyperspectral data such as large quantity, high dimension and high redundancy. It also has advantage of data compression, self-adaption extraction etc. This project can help improve the level of detection and identification of space debris.

空间碎片的存在严重威胁着在轨航天器的安全，其中难以通过地基观测的中型碎片无疑更为危险。本项目旨在对轨道上的中型碎片进行天基探测，并对其物质组成进行分类识别。为了实现准确度高、漏检率低的空间碎片探测方法，用高光谱成像仪而非可见光相机作为遥感元件，进而提出两种新的探测方法：利用单一物质成分碎片所具有的特定光谱信息，结合非负张量分解(NTF)及相关分析技术进行探测；利用多物质成分碎片发生旋转所产生的光谱信息变化，结合希尔伯特-黄变换(HHT)分析光谱序列的周期特征来进行探测。此外，根据已探明空间碎片的高光谱数据，利用基于波段加权核的支持向量机进行物质组成分类，收集空间碎片识别信息以备编目之用。本项目借助高光谱数据扩展了以往的探测、识别手段，并针对高光谱数据量大、维数高、冗余信息多的特点引入NTF、HHT 等算法，兼有数据压缩、自适应特征提取等优势，以期推动空间碎片的探测与识别向更高水平迈进。

【背景】.随着成像光谱仪自身技术的不断迭代，小型化、高成像速度、高线扫分辨率的机载高光谱成像仪必将获得更多的推广应用。本项目旨在利用机载高光谱成像仪对轨道上的危险空间碎片进行天基探测，并依据其物质组成进行分类识别。.【主要研究内容】.1）研究用于高光谱成像仪所拍摄微小目标高准确度探测、高精度分类的预处理技术、聚类技术、降维技术以及特征提取技术；.2）研究单次采样时利用空间碎片特定光谱信息的探测方法；研究连续采样时利用空间碎片因旋转而产生光谱信息变化的探测方法；.3）研究空间碎片探测方法的有效性，建立空间碎片的综合探测决策机制；研究利用探测到的空间碎片高光谱数据，实现对空间碎片光谱成分进行解译的分类识别方法。.【重要结果】.为了实现准确度高、漏检率低的空间碎片探测方法，用高光谱成像仪而非可见光相机作为遥感元件，进而提出两种新的探测方法：.其一，利用单一物质成分碎片所具有的特定光谱信息，结合非负矩阵分解、流行学习等降维、以及卷积核等技术进行探测；.其二，利用多物质成分碎片发生旋转所产生的光谱信息变化，结合希尔伯特-黄变换、超像素图像分割分析光谱序列的周期特征来进行探测。.此外，根据高光谱数据先验分类信息，使用Chernoff距离、Jeffries-Matusita距离、互信息、线性相关信息熵等可分性度量技术，利用基于波段加权核的支持向量机进行物质组成分类，可用于空间碎片识别以及信息编目。.【关键数据】.我们以天基空间碎片探测为切入点，在追求高光谱探测的高准确性与分类任务的高精确性方面，以及由此延伸出来的特征提取及降维预处理方面，都作出了较大的贡献。累计发表期刊文献6篇（SCI检索5篇，EI检索6篇），会议论文10篇（EI检索10篇），申报发明专利10项，获授权发明专利6项，在本基金资助下完成与本项目密切相关的博士学位论文1本，硕士学位论文2本。.【科学意义】.项目成果为空间碎片的探测问题提供了新思路、新方法，也为空间飞行器自身的安全避障提供了临近碎片信息；此外，还能够服务于基于高光谱成像仪的目标探测及模式分类任务，尤其适合于编队飞行中区分合作与非合作目标、机载反隐身探测等应用场合，对于促进高光谱成像仪在保有小型化的前提下不断实现技术迭代有很大推动作用。