本文關(guān)鍵詞：基于光譜信息的空間目標(biāo)模式識(shí)別算法研究

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【摘要】：在觀測(cè)空間目標(biāo)時(shí),往往會(huì)受到地基觀測(cè)儀器等因素的制約,導(dǎo)致無法利用目標(biāo)圖像信息從外形上進(jìn)行識(shí)別。根據(jù)不同空間目標(biāo)表面組成材料不同,其產(chǎn)生的反射光譜會(huì)存在差異這一特性,可利用空間目標(biāo)特有的光譜信息進(jìn)行識(shí)別分類。基于此,從光譜學(xué)角度對(duì)空間目標(biāo)識(shí)別算法進(jìn)行研究,在K最近鄰算法(KNN)的基礎(chǔ)上,采用了一種自適應(yīng)權(quán)重局部超平面方法(AWKH),算法主要在計(jì)算預(yù)測(cè)樣本與超平面距離時(shí)加入對(duì)特征權(quán)重的考慮,構(gòu)建了以樣本特征組間差與組內(nèi)差的比值作為特征權(quán)重值的超平面模型,從而提高了分類效果和分類效率。為驗(yàn)證算法的分類效果,本文進(jìn)行了四組驗(yàn)證實(shí)驗(yàn),第一組實(shí)驗(yàn)將美國(guó)地質(zhì)勘探局?jǐn)?shù)據(jù)庫中提取出的九種常用材料光譜隨機(jī)選出三種混合成多類進(jìn)行識(shí)別;第二、三組實(shí)驗(yàn)將四種常用空間目標(biāo)材料的光譜作為純物質(zhì)光譜,分別從可見光和近紅外波段對(duì)其混合物質(zhì)進(jìn)行分類;第四組實(shí)驗(yàn)通過實(shí)測(cè)四個(gè)方形模型樣本六個(gè)面的光譜對(duì)其進(jìn)行識(shí)別分類。實(shí)驗(yàn)過程中將實(shí)驗(yàn)結(jié)果與目前常用的支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)行對(duì)比,對(duì)比結(jié)果表明改進(jìn)后的AWKH算法在識(shí)別精度和樣本適用范圍上具有更高的優(yōu)越性。
【作者單位】： 北京航空航天大學(xué)儀器科學(xué)與光電工程學(xué)院精密光機(jī)電一體化技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 空間目標(biāo) 模式識(shí)別 光譜信息 AWKH算法
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61575015)資助
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 引言空間目標(biāo)在航天領(lǐng)域通常是指在大氣層外繞地球飛行的各種人造飛行器和空間碎片[1]。自從1957年蘇聯(lián)發(fā)射了世界上第1顆人造地球衛(wèi)星以來,發(fā)射進(jìn)入外層空間的飛行器不斷增加,也制造了大量的空間碎片[2],成為太空垃圾。這些空間碎片會(huì)對(duì)在軌飛行器構(gòu)成嚴(yán)重的威脅,故而有效識(shí)

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 張國(guó)亮;楊春玲;王f暲，

本文編號(hào)：768254