基于光变曲线的空间碎片基本形状分类

作者：鹿瑶^*; 赵长印^*

来源：天文学报, 2020, 61(06): 52-65.

DOI：10.15940/j.cnki.0001-5245.2020.06.005

• 空间碎片
• 方法:数据分析
• 方法:观测
• 方法:统计
• 技术:测光

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.

• 单位
  中国科学院大学; 中国科学院紫金山天文台