基于非线性滤波的红外弱小目标检测与跟踪新方法研究

红外探测技术由于其隐蔽性好、可全天候工作、角度分辨率高等优点，已成为现代防御系统和武器装备中除雷达外应用最多的探测技术，红外弱小目标检测与跟踪技术是提高红外探测系统性能的一个重要手段。本项目重点开展红外弱小目标检测与跟踪中的非线性滤波新方法研究，主要研究内容包括:.1）.红外序列图像的预处理.研究红外图像的自适应抖动补偿方法、自适应杂波抑制方法和基于高阶累积量的弱小目标预检测方法。.2）.基于非线性滤波的红外弱小目标检测与跟踪算法.研究基于粒子滤波的检测前跟踪方法，包括实时有效的粒子滤波算法、迭代多模型粒子滤波算法、基于目标幅度信息和粒子滤波的检测前跟踪算法。研究基于Unscented 卡尔曼滤波的实时红外目标跟踪方法、基于选择性多模型的红外机动目标跟踪算法。研究基于粒子滤波的多目标跟踪方法，为了减少计算量，重点研究基于多路并行粒子滤波的实时多目标跟踪算法。