针对单感知平台动静热释电红外传感器(PIR)阵列在目标轨迹测量方面的局限性, 提出了利用4感知平台的“米”字型PIR阵列构成正方形感知模型实现对目标运动轨迹的测量。在该研究中, 单感知平台由8个PIR传感器组成“米”字型阵列, 每个传感器间隔45°均匀分布; 将4感知平台的“米”字型阵列规则排布建立封闭的正方形感知模型, 通过多传感器自适应加权融合算法将4感知平台的32路传感器角度信息进行融合, 再结合自身坐标信息及检测目标时间信息通过轨迹预推算法推导出准确的运动轨迹, 同时得到目标的运动速度。实验结果表明, 该方法有效弥补了单感知平台PIR阵列功能上只能实现单一定位且精度低的不足, 实现了目标运动轨迹的准确测量以及时序上目标位置的预判, 具有较大的理论意义与实际应用价值。

针对电气设备的红外图像背景复杂、信噪比低的特点，提出了一种基于 OTSU和区域生长相结合的故障分割方法。首先，采用 OTSU算法将故障红外图像分割为种子区域和背景区域，去除大面积背景的干扰；然后采用自动选取种子点的区域生长算法完整的分割出故障区域。试验结果表明该算法针对复杂背景的红外图像能有效地消除干扰，并能完整地提取出故障区域。

针对伪装网遮蔽作为对抗侦察与监视的常见手段，而多波段多极化SAR 图像具有提供被遮蔽目标互补性的不同特性信息的特点；本文提出基于改进Neyman-Pearson 准则的决策级融合算法，实现对伪装网遮蔽目标的检测。该方法根据理论定性分析与实测数据定量分析，探讨了波段、极化方式对伪装网遮蔽目标探测的影响，并比较了像素级与决策级融合检测的性能差异；采用目标检测概率、有效检测比作为性能指标，以选择最有效的单波段或单极化的通道数据作为融合波源，并在融合过程中使用尺度滤波器，以降低单通道数据的冗余信息。根据有效检测比这一融合检测算法性能评估指标，在实测数据上对提出的融合算法与对照算法进行性能比较。实验结果表明，所提出的伪装网遮蔽目标融合检测算法达到了较好的虚警率-检测率综合性能。