针对椭圆轨道红外监视系统图像畸变大，基于图像配准进行目标轨迹确认误差大的问题，提出基于视轴矢量序列的目标确认分析方法; 建立了目标视轴矢量序列的状态转移模型和观测模型，利用 GM-PHD(Gaussian mixture probability hypothesis density)滤波器对目标视轴矢量进行滤波实现目标确认分析; 针对在目标状态未知条件下， GM-PHD滤波器易于丢失新目标的问题，采用反馈滤波方式对 GM-PHD滤波器进行改进设计。仿真结果验证了基于视轴矢量序列进行目标轨迹确认分析的有效性以及改进 GM-PHD滤波器对新目标状态估计的时效性。

过采样是为提高遥感扫描图像分辨率而提出的一种新的成像体制，为将其应用于红外搜索与跟踪系统，需研究过采样对系统点目标检测性能的影响。从扫描成像原理角度对比分析常规采样和过采样的特点；基于高分辨率图像退化方式给出扫描图像仿真方法；通过仿真扫描图像进行单帧目标检测处理，对比分析两种采样体制下的系统点目标检测性能。结果表明，在相同条件下，过采样系统点目标检测性能优于常规采样；常规采样扫描图像中目标一般呈现1×1点状，而过采样扫描图像中目标呈现斑点状，利用该特性可进一步提升过采样系统目标检测性能。

提出一种稀疏重构框架下利用幅度实现扩展目标量测划分的方法.利用衍射受限光学系统特性对像平面进行网格采样, 建立稀疏重构模型及“超完备字典”.通过重构挖掘像元幅度值中的有效信息并基于成像机理对重构出的非目标量测进行抑制处理,利用重构出的亚像元级目标位置、幅度信息实现目标量测的划分.仿真结果表明:信噪比为6 dB时, 本文算法比传统方法在实现对所有扩展目标量测的正确划分上提前30s, 对目标探测信息能充分利用, 在量测划分准确性上比依靠距离划分的传统方法有较大提高, 尤其在低信噪比条件下较传统方法量测划分的准确性提升明显.

分析了单采样和过采样两种扫描探测体制的成像原理, 并建立了扫描图像仿真模型.在不同云层杂波场景下从目标能量收集、背景杂波抑制和弱小目标检测三个方面对单采样和过采样扫描图像进行了对比分析.理论分析和仿真结果表明: 过采样扫描探测体制更有利于收集目标能量, 杂波抑制能力较优, 对弱小目标的探测能力更强.

在弹道导弹防御系统中，群目标跟踪是目前较为困难的问题之一。这些目标不仅具有相似的运动特性，且相互邻近，又由于红外光学探测器的特性和分辨率的影响，使得它们在像平面不再是点目标而是簇状像斑。因此，“一个目标至多产生一个量测”的传统多目标跟踪方法不再适用。为了实现对该类目标的有效跟踪，提出了一种新型滤波算法。该算法视群目标为一个整体，用椭圆随机超曲面模型描述其扩散程度，并将其与扩展目标高斯混合概率假设密度(PHD)滤波器相结合，通过跟踪群质心和扩散程度实现对像平面群目标的跟踪。通过仿真对比，所提算法在质心状态和扩散程度的估计精度方面均明显优于基于随机矩阵的高斯逆韦氏分布的概率假设密度滤波器。