Д.С. Федоренко1, В.Н. Алдохина2, В.Д. Лиференко3, В.А. Ромахин4, К.И. Чеботарь5

1−3Военно-космическая академия имени А.Ф. Можайского (Санкт-Петербург, Россия)

4Военный университет радиоэлектроники (г. Череповец, Россия)

5 МГТУ имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет) (Москва, Россия)

Постановка проблемы. Существуют различные методы количественной интерпретации спектров отражения, т.е. определения доли содержания материалов на видимой поверхности космического объекта. Однако существует ряд проблем с выявлением идентичных материалов, схожих по своим спектральным характеристикам. Одновременное наличие таких спектров отражения в базе данных, с которой проводится сравнение, приводит к значительным ошибкам определения истинных долей содержания материалов и покрытий космического объекта, что, в свою очередь, снижает эффективность мониторинга космического пространства.

Цель. Предложить методику формирования базы данных эталонных спектров отражения для мониторинга космических объектов для повышения точности определения долей содержания материалов и покрытий в ходе анализа спектров отражения космических объектов.

Результаты. Разработана усовершенствованная методика формирования базы данных эталонных спектров отражения. Предложено отбирать в базу данных спектры отражения материалов и покрытий по коэффициенту взаимной корреляции.

Практическая значимость. Данная методика формирования базы данных эталонных спектров отражения позволяет в зависимости от заданного значения результативности идентификации космических объектов определять необходимый и достаточный объем базы данных.

Федоренко Д.С., Алдохина В.Н., Лиференко В.Д., Ромахин В.А., Чеботарь К.И. Методика формирования базы данных эталонных спектров отражения для мониторинга космических объектов // Электромагнитные волны и электронные системы. 2022. Т. 27. № 2. С. 86−92. DOI: https://doi.org/10.18127/j15604128-202202-10

1. Jason B Rapp. Identification of orbital objects by spectral analysis and observation of space environment effects. San Luis Obispo. 2012.
2. Логунов С.В., Черногубов А.В., Федоренко Д.С. Определение конструктивных особенностей вращающегося геостацио-нарного спутника на основе анализа двухцветных диаграмм // Вопросы радиоэлектроники. Сер. «Техника телевидения». 2018. № 4. С. 34–41.
3. Резаева А.А., Щербина М.П. Метод виртуального смешивания цифровых лабораторных спектров отражения известных минералов для получения количественной интерпретации спектров отражения астероидов // Сб. тезисов докладов XIV Всерос. открытой конф. «Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса». Москва, 14−29 ноября 2016 г. М.: ИКИРАН. 2016. С. 78−85.
4. Fedorenko D.S., Legkov K.E., Aldohina V.N., Liferenko V.D. Quantitative Interpretation Method of Reflection Spectra Obtained During Spectrophotometric Observations of Space Objects // Systems оf Signal Synchronization, Generating and Processing in Telecommunications. Svetlogorsk. 2020. С. 9166006.
5. Бусарев В.В. Спектрофотометрия астероидов и ее приложения. Саарбрюккен: LAP LAMBERT Acad. Pablish. GmbH & Co. KG. 2011. 250 с.
6. Piper J., Pauca V.P., Plemmons R.J. , Giffin M. Object Characterization from Spectral Data Using Nonnegative Matrix Factorization and Information Theory. // Proc. AMOS Tech Conf. 2004.
7. Luu K., Matson C., Snodgrass J., Giffin M., Hamada K. , Lambert J. Object Characterization from Spectral Data // Proc. AMOS Technical Conference. Maui, HI. 2003.
8. Fedorenko D.S., Legkov K.E. Modeling of the high-orbital satellite reflection spectrum based on materials and coatings laboratory reflection spectra // Systems of Signals Generating and Processing in the Field of on Board Communications Conference. Moscow. 2020. С. 9078649.