Предложен способ распознавания малых объектов (меньше разрешающей способности аппаратуры) на известном фоне в многоспектральном анализе. В основе способа лежат четыре основные идеи. Первая - применение не исходных спектров, а нормированных, что для всех исследованных фонов даёт существенно меньшую их вариативность. Вторая - применение специальной калибровки, когда при расчёте все спектры сигналов и фона делятся на средний спектр фона с соответствующими весовыми коэффициентами. Третья - использование процедуры вычисления модуля ортогональной проекции к нормированным векторам фона и исследуемого спектра, которая для правильной гипотезы неизвестного сигнала должна дать минимальное значение. Четвёртая - статистическая обработка полученных результатов, когда берутся в расчёт спектры различных точек пространства, в которых присутствует только фон. В работе проводилось сравнение идентификации различных объектов нашим методом с известным методом, основанным на минимизации среднеквадратичного отклонения расчётного спектра от исследуемого. Брались спектры 40 различных пространственных точек фона и рассматривались четыре объекта на подмосковном аэродроме. Моделирование показало уверенное распознавание всех рассмотренных объектов при доле фона в смеси до 85-95 %, которое практически во всех случаях было значительно лучше, чем для метода средних квадратов.