红外弱小目标检测：贝叶斯估计与复杂背景下的多级算法综述

本文档主要介绍了在贝叶斯估计框架下，针对智能建筑控制系统（如ABB的i-BUS和EIB-KNX产品）中复杂背景下的红外弱小目标检测技术。这些技术包括时域滤波、动态规划算法、多级假设检验以及贝叶斯估计。 首先，时域滤波是一种基本的信号处理技术，利用红外摄像头捕捉到的像素灰度值随时间的变化，分析目标经过时产生的冲击信号波形，以此判断目标的存在。这种方法适用于目标经过时引起的明显灰度值变化，但可能对信杂比较低的目标检测效果有限。 动态规划算法作为一种优化策略，通过划分目标轨迹搜索跟踪为多个阶段，利用最大后验概率准则寻找最有可能的运动轨迹。这种方法在硬件实现上较为便捷，但随着信杂比降低，性能会受到影响，难以保证实时性。 多级假设检验（MSHT）算法则通过对目标多种可能运动形式的逐步检验，通过TSPRT减少计算量和存储需求，适合同时检测多个目标。然而，低信杂比情况下计算量剧增可能影响实时性。 贝叶斯估计是统计学习方法的一种，它结合了先验知识和观测数据，能够给出在给定训练数据下的目标检测概率。在复杂背景中，贝叶斯估计有助于提高弱小目标的检测准确性和鲁棒性，但同样受到信噪比的影响。 这些算法在红外弱小目标检测中各有优缺点，选择哪种方法取决于具体的应用场景、实时性要求以及目标信杂比。西安电子科技大学硕士研究生赵营在导师周慧鑫教授和王英武研究员的指导下，探讨了这些技术在实际工程中的应用，对于提升智能建筑控制系统的性能具有重要意义。