本文選題：空間碎片　切入點：散射光譜　出處：《激光與紅外》2017年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：目前,空間目標中約6%為正在工作的航天器,而約94%的空間目標為太空垃圾,嚴重干擾和限制了航天器發(fā)射、運行等正常的太空活動軌道,在有效清除空間碎片之前,必須對其進行有效識別。本文基于散射光譜,使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對空間碎片四種材質(zhì)進行分類識別,并與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別結(jié)果分析比較。鑒于試驗所得的材質(zhì)的原始光譜信噪比低、特征信息弱等特點,需要對光譜信號進行預(yù)處理包括去噪、BRDF計算和歸一化處理。然后各取四種材質(zhì)的200幀樣本數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練,另各取50幀數(shù)據(jù)預(yù)測,結(jié)果表明:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的總體精度比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)低2%,耗時少101 s;而增加訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)量達到每個材質(zhì)各500幀時,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的總體精度僅比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)低0.05%,耗時則少了891 s,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)極大的體現(xiàn)了其時間的優(yōu)越性。該方法對大數(shù)據(jù)量的空間碎片材質(zhì)的分類,具有較大的實用性和借鑒意義。
[Abstract]:At present, about 6% of the space targets are active spacecraft, while about 94% of the space targets are space junk, which seriously interferes and restricts the normal orbit of space activities, such as the launch and operation of the spacecraft, before effectively removing space debris. It must be recognized effectively. In this paper, four materials of space debris are classified and identified by convolution neural network based on scattering spectrum. Compared with the recognition results of BP neural network, in view of the low signal-to-noise ratio of the original spectrum and the weak characteristic information of the material obtained from the experiment, It is necessary to preprocess the spectral signal including denoising BRDF calculation and normalized processing. Then we take 200 frames of sample data of four different materials for training and 50 frames each for prediction. The results show that the overall accuracy of the convolutional neural network is lower than that of the BP neural network, and it takes less than 101 s, and when the training sample data is increased to 500 frames per material, The overall accuracy of convolution neural network is only 0.05 lower than that of BP neural network, and the time consuming is 891 s less. The convolution neural network greatly reflects the superiority of time. It has great practicability and reference significance.
【作者單位】： 長春理工大學理學院;
【分類號】：TP183;V528

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本文編號：1600739