红外弱小目标检测跟踪：PTS与GM-CBMeMBer滤波方法研究

本文主要探讨的是红外多弱小目标检测跟踪技术的一种创新方法，即"基于PTS(概率轨迹分割)和GM-CBMeMBer滤波的红外多弱小目标检测跟踪算法"。首先，作者庞英名在论文中回顾了红外弱小目标检测的基本原理，特别强调了多尺度几何分析、偏微分方程和形态学滤波等背景抑制策略的重要性。这些方法被用来提高在复杂红外环境中识别和区分弱小目标的能力，因为它们能够有效地减少背景噪声，增强目标信号。 PTS (Probability Trajectory Segmentation) 方法是一种利用概率统计理论来处理动态场景中目标运动轨迹的技术，它通过分析目标在连续帧之间的运动模式来区分目标和背景。这种方法在处理弱小目标时具有一定的优势，因为它能够适应目标的不规则运动，并能减少因目标尺寸小而导致的检测困难。 GM-CBMeMBer滤波则是一种特殊的滤波技术，结合了卡尔曼滤波（Kalman Filter）和改进的贝叶斯滤波器（Generalized Bayesian Member），旨在更准确地估计目标的运动状态并过滤掉噪声。这种滤波器的使用有助于提高目标跟踪的稳定性和精度，尤其是在目标出现快速移动或者受到外部干扰的情况下。 在研究过程中，作者将基于PTS和GM-CBMeMBer滤波的算法进行了仿真分析，通过对比与传统方法的性能，证明了新算法在弱小目标检测和跟踪方面的优越性。论文还涉及到实际应用中的参数优化和算法性能评估，确保了在实际红外系统中的可行性。 整个研究不仅关注理论模型的设计和实现，还重视实验验证，这体现了作者对实际工程问题的深入理解和解决能力。论文的完成者庞英名在西安电子科技大学物理与光电工程学院，在周慧鑫教授的学术指导和闫代维高级工程师的企业指导下，于2017年6月提交了这篇硕士学位论文，其研究领域为电子与通信工程，对于红外目标检测领域的未来发展具有一定的参考价值和推动作用。同时，作者也对论文的原创性和公正性做出了明确声明，强调了所有工作都是个人独立完成，尊重学术诚信。