近几十年来,随着人类探索宇宙空间的活动越来越频繁,空间碎片的影响也越来越显著,空间碎片减缓已成为当今各国在空间技术领域密切关注、亟待解决的重大课题之一。本文的目的在于通过天基探测系统,利用多信息源识别判据对空间碎片进行精确识别,为今后航天器收集空间信息、提高空间安全等任务,提供理论的探索。　　 作为空间碎片识别判断和仿真模拟的重要数据来源,本文对空间碎片的多信息源特性进行了深入分析,包括空间碎片的辐射特性、几何特性和运动特性,同时对影响识别的相关探测背景特性进行了详细讨论。　　 针对空间碎片的不同信息源特性,可采用不同的识别办法,得到单信息源下的识别结果。在此基础上,本文提出了基于证据理论的融合识别算法,将多个信息源的识别判据进行融合后作决策判断。对于算法中单信息源识别判据的相关、基本概率赋值的获取、多相机信息源的配准、融合决策方法的选取等几个关键问题进行了深入讨论。实践证明,经证据组合规则的信息融合,可以提高整个系统识别的可信度,降低识别的错误率。　　 为了验证算法的效果及提供工程化实现的技术基础,本文设计了基于可见光CMOS图像传感器的高速数字信息处理平台。系统硬件上采用了FPGA、DSP、主机等高性能处理器为核心的多级数据处理结构,使得系统处理速度显著提高。软件上,在FPGA中采用改进高通滤波和阈值分割算法实现了图像预处理,不仅大大减小了后续处理的数据量,同时提高了实时处理的速度;在DSP中,采用目标聚类算法实现特征提取,在取得单信息源识别判据的基础上采用融合决策算法,保证系统可以获得有效的识别结果。　　 本文根据对空间碎片及其背景的仿真建模,结合实际数据,模拟了用于识别算法验证的仿真图像,分别在计算机平台及系统验证平台上进行了算法试验。试验利用了Matlab、VC++、CCS等多种软件平台完成了图像模拟、算法实现、数据传输、系统调试等一系列试验过程,取得了令人满意的效果。试验结果表明,本文提出的识别算法有效可行,设计的系统平台可靠稳定,工程化的算法运行稳健有效。