西安电科大红外弱小目标检测：智能算法与发展趋势

本文档深入探讨了在红外弱小目标检测领域的研究进展，尤其是在复杂背景下如何设计和优化先进的目标检测算法。文章的焦点在于卡尔曼滤波和粒子滤波这两种常用的技术，它们在处理包含杂波干扰的观测数据时各有优缺点。 首先，卡尔曼滤波作为一种线性假设下的高效递归滤波方法，对于非线性系统仅能提供近似解。扩展卡尔曼滤波（EKF）通过泰勒公式将非线性函数展开为线性模型，但对强非线性系统可能带来滤波精度的降低和结果的不稳定。然而，EKF在一定程度上简化了处理过程，是工业界中常见的工具。 其次，粒子滤波作为贝叶斯估计的一种数值方法，通过构建目标运动模型和传感器量测模型，以随机样本表示目标状态后验概率，实现了目标检测和跟踪。尽管它在理论上提供了最优估计，但实际应用中粒子数量庞大，导致计算和存储需求巨大，这限制了其在实际工程中的广泛采用。 针对红外弱小目标检测技术的发展趋势，文章着重指出两个关键方向：一是研发性能更优的红外器件，如新型材料制成的红外焦平面阵列，以提升探测性能，同时追求集成化、小型化、智能化和常温化的方向发展。二是研究更先进、更智能的目标检测算法，以适应复杂多变的环境，使之能够自我适应并提高目标识别的准确性和鲁棒性。 西安电子科技大学的赵营同学在导师周慧鑫教授和王英武研究员的指导下，针对这一领域进行了深入研究，撰写硕士论文，探讨了复杂背景下红外弱小目标检测算法的设计和改进。论文强调了创新性和独创性，确保所有工作都是在导师监督下完成的，并且声明论文未包含他人已发表或未授权的研究成果。 这篇论文不仅提供了理论框架，还对未来红外弱小目标检测技术的发展给出了前瞻性的思考，对于科研人员和工程师来说，是一份有价值的参考资料。