基于成像光谱技术的空间目标识别研究

Space target recognition is of great significance to the maintenance of aerospace safety and national security. With the development of the ground based surveillance system, imaging spectroscopy technology has become a new method and trend in the development of space target recognition, while domestic researches in this area just start. This project will adopt imaging spectroscopy technology and proceed with the analysis of the target spectral information, for the aim of the intensive study on the ground based space target recognition method based on imaging spectral analytical technology. ① The effects of observation distance, environment temperature, target attitude, phase angle on the space target spectrum will be analyzed. Theoretical simulation models of spectral characteristics and experimental methods will be established, and the simulation experimental platform will be set up. ② Weak spectral information extraction methods of space target will be developed. The methods of spectral noises reduction, spectral baseline correction and spectral feature extraction will be proposed. The proposed method will eliminate the disturbance on spectrum from non-target factors and improve the peak signal to noise ratio of spectrum. ③ For the multi-pixels imaging of space target, high accuracy mixed pixels unmixing method will be put forward. The proposed method can determine the category and composition ratio of surface materials of the space target, realize the multi-criterions recgonition, and improve the recognition accuracy and reliability. ④ For the single pixel imaging of space target, the pattern recognition method based on spectrum will be developed to solve the ineffectiveness of imaging identification method. The multi-levels mining approach is adopted to achieve sophisticated target identification. This project will promote the development of space target recognition technology of our country.

空间目标识别对于保障航天安全和国家安全意义重大。随着地基观测设备的发展，成像光谱技术成为空间目标识别的新兴手段和发展趋势，国内在此领域的研究刚刚起步。本项目拟采用成像光谱技术，从光谱维信息分析入手，针对地基空间目标光谱识别方法开展深入研究：①分析观测距离、环境温度、目标姿态、相位角对空间目标光谱的影响，建立光谱特性理论仿真模型和实验方法，并搭建模拟实验平台；②研究空间目标光谱微弱信息提取方法，提出有效的光谱降噪、基线校正、特征提取方法，消除非目标因素对光谱的干扰，提高光谱信噪比；③针对空间目标多像元成像的情况，提出混合像元高精度解混方法，确定空间目标表面材料的类别和组成比例，实现多判据识别，提高识别精度和可靠性；④针对空间目标单像元成像的情况，研究基于光谱的模式识别方法，解决图像方法无法识别的难题，并运用大数据多层次特征挖掘方法，实现精细目标识别。本项目将会促进我国空间目标识别技术的发展。

随着各个国家航天事业的发展，越来越多的空间人造目标涌入太空。空间目标识别已成为各航天大国面临的重要任务。成像光谱技术具有“图谱合一”的特点，通过丰富的光谱信息可以分析出目标材料的性质和组成，实现空间目标的多判据和冗余识别，提高目标识别的准确率和可靠性。更为重要的是，当目标为点目标时，或者空间目标的轨道、形状特性接近时，基于图像方法和时序测光方法都难于进行识别，借助于光谱信息，则可以在不了解空间目标其他特征（如几何、轨道信息）的条件下独立完成目标识别，具有不可比拟的优势。本项目采用成像光谱技术，针对地基空间目标光谱识别方法开展了深入研究：（1）基于空间目标的光照条件与探测条件，选择Davies模型建立目标的背景辐射的模型，完成了目标在可见光波段范围内的光学漫反射仿真实验；并且对空间目标材料光谱特性和影响机理进行研究，提出了一种基于泰勒展开式的非线性校正算法用于对不同测量条件下的光谱进行校正；在实验室内搭建了目标光谱特性研究仿真实验测量平台。（2）针对空间目标光谱信息微弱的问题，提出了一种有效的特征提取算法去除冗余信息并完整地保留光谱中的特征信息，使光谱特征更明显，能提高后续算法的分类精度；同时也改进了高光谱匹配方法，降低非目标因素对光谱的干扰，提高了光谱相似度匹配的有效性。（3）针对空间目标多像元成像的情况，在端元个数估计、端元提取及丰度估计三个方面进行研究，分别针对线性光谱模型和非线性光谱模型提出混合像元高精度解混方法，同时也提出了与空间信息相结合的混合像元光谱解混方法。（4）针对空间点目标成像的识别问题，提出了一种基于频域信息的自适应权重局部超平面算法（AWHFI），该算法利用了傅里叶高频域中包含的微弱信息来进行精细目标识别，解决单像元图像方法无法识别的难题。该算法应用于地基实际观测空间目标光谱数据中，取得了较好的研究效果。本项目的研究将会促进空间目标光谱信息识别技术的进一步发展。