基于光变曲线的空间碎片基本形状分类

• 作者: 赵长印 鹿瑶
• 来源期刊: 天文学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 空间碎片 方法:数据分析 方法:观测 方法:统计 技术:测光
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 页码范围: 50-63
• 页数: 14页
• 分类号: P128
• 语种: 中文
• DOI: 10.15940/j.cnki.0001-5245.2020.06.005

摘要

将未编目的空间碎片正确分类是空间态势感知的重要组成部分.基于光变曲线,通过仿真和实测实验,探讨了空间碎片基本类型的机器学习分类方法.在数据集中的仿真光变来自形状或材料不同的4类碎片,实测光变从Mini-Mega TORTORA (MMT)数据库中提取,实验以深度神经网络作为分类模型,并和其他机器学习方法进行了比较.结果显示深度卷积网络优于其他算法,在仿真实验中对不同材料的圆柱体都能准确识别,对其余两类卫星的识别率在90％左右;实测实验中对火箭体和失效卫星的2分类准确率超过99％,然而在进一步的型号/平台分类中,准确率有所降低.