现有天基红外导弹预警系统对目标的探测侧重于对红外图像的处理。从光谱维数据分析角度出发结合支持向量数据描述基本理论，提出了一种基于导弹尾焰特征谱的SVDD 检测方法。应用小样本训练数据建立了单分类器，以11 型导弹目标的红外辐射尾焰特征谱数据作为训练样本，比较了RBF 与SSM 作为核函数的检测效果，应用交叉检验的方法确定宽度因子和相似临界因子的值，结果表明，在低信噪比红外图像中，基于SSM-Kernel 的SVDD 检测性能优于基于RBF-Kernel 的检测性能。应用训练样本数据的辐射双峰所对应中心波长作为匹配模板进行识别，实验表明方法具有可行性。

面向区域的地球同步轨道(GEO)红外预警卫星能为特定区域反导作战提供及时可靠的预警信息，想定了预警区域的经纬度范围，提出以空域覆盖性能和定位精度为性能准则部署GEO预警卫星。首先基于GEO卫星对地覆盖模型建立了卫星空域覆盖性能模型；然后分析GEO卫星与特定预警区域的空间几何关系，以几何精度衰减因子(GDOP)为定位精度衡量指标，建立了GEO星座对预警区域的定位精度模型；最后通过仿真综合分析了不同卫星部署方式对空域覆盖性能和定位精度的影响，给出了面向区域的GEO红外预警卫星部署的指导性结论。

弹道目标检测与识别问题是天基红外预警系统的核心难题之一.针对主动段弹道目标的检测和识别问题,分析了传统的基于空间和时间特征信息的弹道目标检测与识别方法.利用目标辐射空间与光谱的一致性,提出一种基于成像光谱技术的主动段弹道目标检测与识别方法,将空域目标检测和谱域目标识别两个环节进行联合处理.实验证明,该方法应用于复杂背景下低信噪比的红外弱小目标图像序列能得到较理想的结果,算法检测概率高、虚警概率低、具有较强的实时性.

星载探测器的信噪比(Signal-to-Noise Ratio, SNR)决定预警卫星检测并识别弹道目标的能力, 因此分析各因素对 SNR的影响极具现实意义。首先分析了目标和背景辐射、探测器内部各种噪声产生的电子数, 引出了基于电子数法的 SNR计算模型; 其次利用某些具体的性能参数、导弹尾焰辐射强度以及 MODTRAN仿真的大气透过率和背景辐射亮度计算了不同类型探测器的 SNR值, 为后续 SNR灵敏度分析奠定了基础; 最后从目标与环境、焦平面和光学组件三个方面对 SNR进行了较为全面的灵敏度分析, 给出了 SNR对模型因子的响应曲面, 得到了 SNR灵敏度分析的定量和定性结果。

针对天基红外预警卫星获得的红外图像的特点, 分析了传统的红外弱小目标的检测与识别方法并指出了其存在的检测时间长, 虚警概率高等不足之处。根据导弹预警系统对目标检测的实时性、快速性和准确性需求及导弹尾焰红外辐射光谱特性, 提出了一种窄带高光谱的红外弱小目标检测与识别一体化方法。仿真实验采用了一个典型的红外背景图像, 根据两类典型导弹尾焰在 2.7～2.9.m波段范围内的红外辐射信息, 生成了 20幅 SNR为 2.0～2.5的红外图像, 结果验证了该方法能快速准确的检测并识别导弹目标。