科创中国

为了克服已有空间碎片材料分析方法的无法适用于深空环境、准确性较差的不足，本发明提供一种有效适用于深空环境、准确性较好的基于非负矩阵分解的空间碎片材料分析方法。

一种基于非负矩阵分解的空间碎片材料分析方法，包括如下步骤：步骤1，碎片光谱数据采集；步骤2，光谱数据预处理；(2.1)截去光谱两端高噪声波段；(2.2)阈值化：(2.3)例外点去除；步骤3，非负矩阵分解：给定非负矩阵V，寻找非负矩阵因子W和H，使得V≈WH；为评估近似性能，给出代价函数及其相应迭代更新规则，计算广义K_L散度：步骤4，碎片材料谱辨认；通过选择不同的初始化W和H值，得到碎片材料谱的候选者，利用已知的地面材料谱，由步骤4计算候选材料谱与地面材料谱的广义K_L散度，选取散度阈值D0，最后确定小于该散度阈值的候选谱为碎片材料谱的组成。本发明有效适用于深空环境、准确性较好。

基于非负矩阵分解的空间碎片材料分析方法具有一定的应用前景，尤其在以下领域可能发挥重要作用：

空间碎片研究：该方法可用于分析空间碎片的材料组成，帮助了解其来源、分布和演化，为空间碎片的监测和防护提供支持。

材料科学：通过对空间碎片材料的分析，有助于研究材料在空间环境下的性能变化和损伤机制，为新型材料的研发提供参考。

航天工程：在航天器设计和制造过程中，该方法可以用于评估材料的可靠性和耐久性，为航天器的防护和维修提供依据。

浙江工业大学是东部沿海地区第一所省部共建高校、首批国家“高等学校创新能力提升计划”（2011计划）协同创新中心牵头高校和浙江省首批重点建设高校，坐落于中国历史文化名城、风景旅游胜地杭州。学校坚持立德树人根本任务，以拔尖创新人才为引领、高级应用型人才为主体、复合型人才为特色，大力培养德智体美劳全面发展，富有家国情怀、国际视野、创新精神和实践能力的行业精英和领军人才。

本发明的技术构思为：采用线性混合的模型对材料光谱模型建模，并基于非负矩阵分解(NMF)，采用多次迭代方式求得材料谱候选者，再用广义K_L散度确定材料组成；最后用非负最小二乘算法得到材料丰度比例；本方法可克服深空环境雷达难以准确测量导致空间碎片类型难以辩析的困难，对于低轨碎片类型的辨认也提供了一种有效的辅助分析手段。

本发明的有益效果主要表现在：利用地基望远镜获取碎片的光谱数据，然后利用该算法辨别碎片材料组成，最后给出计算材料组成丰度方法；本发明相比雷达等其他方法的优点是：较适宜于深空环境，因为雷达难以测量远距离对象，同时对低轨碎片类型的确定提供了一种有效的辅助手段。

技术转让，许可，合作所需资金需双方协商，此项技术想尽快落地，希望具备此项技术研发的技术方，能够尽快承接此项目。