针对空间目标多光谱测温问题,提出了新的多光谱特征分析方法.该方法把目标红外辐射分为长、中、短三个波段,分析提取三个波段内的辐照度,以及长波段、中波段辐照度与短波段辐照度的比值,估算出目标温度.该方法避免了对目标光谱发射率的估计,有效减少了误差.最后基于系统参数,计算出有效辐射面积,并利用BP神经网络对四类目标进行识别试验,取得了较好的识别效果.

对基于仿真的空间目标逆合成孔径雷达（ISAR）图像，提出了相应的空间目标特征提取及目标识别算法。首先建立了空间目标三维散射点阵模型，利用距离一多普勒成像算法对其进行了ISAR成像仿真，建立目标识别数据库；其次利用小波分解原理，提取二维小波变换后4个子图的奇异值特征；最后分别应用多项式核（Polynomial）及径向基函数核（RBF）支持向量机（SVM）进行分类识别。仿真实验研究了识别率与特征数目的关系及两类核函数SVM的分类性能，并达到了较好的识别效果，从而验证了本文算法的有效性。