基于光谱信息的空间目标模式识别算法研究

发布时间：2017-08-31 22:18

  本文关键词：基于光谱信息的空间目标模式识别算法研究

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【摘要】：在观测空间目标时,往往会受到地基观测仪器等因素的制约,导致无法利用目标图像信息从外形上进行识别。根据不同空间目标表面组成材料不同,其产生的反射光谱会存在差异这一特性,可利用空间目标特有的光谱信息进行识别分类。基于此,从光谱学角度对空间目标识别算法进行研究,在K最近邻算法(KNN)的基础上,采用了一种自适应权重局部超平面方法(AWKH),算法主要在计算预测样本与超平面距离时加入对特征权重的考虑,构建了以样本特征组间差与组内差的比值作为特征权重值的超平面模型,从而提高了分类效果和分类效率。为验证算法的分类效果,本文进行了四组验证实验,第一组实验将美国地质勘探局数据库中提取出的九种常用材料光谱随机选出三种混合成多类进行识别;第二、三组实验将四种常用空间目标材料的光谱作为纯物质光谱,分别从可见光和近红外波段对其混合物质进行分类;第四组实验通过实测四个方形模型样本六个面的光谱对其进行识别分类。实验过程中将实验结果与目前常用的支持向量机(SVM)进行对比,对比结果表明改进后的AWKH算法在识别精度和样本适用范围上具有更高的优越性。
【作者单位】： 北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院精密光机电一体化技术教育部重点实验室;
【关键词】： 空间目标 模式识别 光谱信息 AWKH算法
【基金】：国家自然科学基金项目(61575015)资助
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 引言空间目标在航天领域通常是指在大气层外绕地球飞行的各种人造飞行器和空间碎片[1]。自从1957年苏联发射了世界上第1颗人造地球卫星以来,发射进入外层空间的飞行器不断增加,也制造了大量的空间碎片[2],成为太空垃圾。这些空间碎片会对在轨飞行器构成严重的威胁,故而有效识

【参考文献】

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1 张国亮;杨春玲;王f暲，

本文编号：768254