作者：李鹏; 李智; 徐灿; 方宇强; 张峰空间目标材质识别多色测光色指数超限学习机
摘要：随着各国航天活动的增多,空间目标的数量和种类不断增加,对空间目标进行编目识别是各国空间目标监视领域的重要研究内容。对空间目标进行识别,主要是为了获得其表面材质、姿态、形状、关键载荷等信息,而表面材质信息的获取是开展目标光学特性及状态认知研究的基础。搭建空间目标表面材质多色测光测量系统,整套系统部署在光学暗室内,以减少杂散光对测量结果的影响。光源采用太阳模拟器,光谱等级A级;探测器采用美国ASD公司生产的FieldSpec4地物光谱仪,波长范围350~2500nm,光谱分辨率1nm,光纤置于电控转台上,能对待测样片实现不同观测几何下的测量。利用Johnson-CousinsUBVRI五色分光系统对8种常用表面材质(砷化镓、氧化铝、氧化聚酰亚胺薄膜、黑漆、环氧漆、镀铝聚酰亚胺薄膜、钛青蓝漆、白漆)在不同观测几何条件下的10种色指数数据进行实验测量,每种色指数分别测得30组实验数据。采用传统的1-sigma不确定框方法(即对于给定材质的若干组实验数据,计算其每种色指数的平均值和标准差,以平均值为中心,以标准差的两倍为边长画出色指数不确定框),在最理想的识别情况下,通过R-I和B-R色指数不确定框能对砷化镓、氧化铝、氧化聚酰亚胺薄膜、钛青蓝漆四种材质进行识别;利用B-V和B-R色指数不确定框可以将环氧漆、白漆识别出来,剩余两种材质黑漆和镀铝聚酰亚胺薄膜无法通过以上色指数进行识别。但是1-sigma不确定框方法存在两个主要问题:一是需要知道待测材质对特定波段敏感的先验信息,来确定所用的色指数类型;二是识别率容易受测试样本数量的影响,可靠性差。超限学习机算法是一种利用随机化隐层节点和和最小二乘求解方式进行训练的机器学习算法,具备学习效率快,泛化性能好,不容易陷入局部最优解等优势,被广泛应用于对数据的
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