改进粒子群算法提升红外弱小目标检测性能

本文主要探讨的是红外弱小目标检测技术，特别是在复杂背景下提高检测性能的一种创新方法。研究者针对这一问题提出了一个改进的粒子群算法，该算法结合了量子行为粒子群优化和混沌理论，以增强其搜索效率和避免局部最优陷阱。 首先，作者对量子行为粒子群算法进行了优化，引入了高斯分布吸引因子，这有助于引导粒子在搜索空间中更有效地探索，从而提高了算法的全局搜索能力。这种优化使得粒子在进化过程中能够更好地平衡探索和利用两种策略，增加了算法的适应性和灵活性。 其次，为了保持算法的多样性和避免过早收敛，研究者采用了logistic混沌对粒子群映射进行寻优。混沌理论的随机性和非线性特性有助于粒子跳出局部最优区域，使算法能够持续在全球范围内寻找最佳解。 接着，粒子群的平均欧氏距离被用来衡量多样性，确保混沌量子行为粒子群优化算法的稳定性和可靠性。这种多样性机制有助于防止算法陷入单一解，从而提高整体性能。 最后，文章提到在最小均方差准则下进行红外弱小目标检测，这种方法强调了对预测权值的修正，确保了检测结果的准确性和有效性。通过这种方式，算法能够有效区分目标信号与噪声，显著提升了信噪比，从而提高了弱小目标的检测概率。 实验仿真结果显示，改进的粒子群算法在红外弱小目标检测任务上表现出色，不仅检测效果清晰，而且在检测概率和虚警概率方面有很好的表现。这对于实际应用中的红外成像系统具有重要意义，尤其是在军事、安全监控等领域，能有效提升对微弱目标的识别和跟踪能力。 本文的研究成果提供了一种新颖且有效的红外弱小目标检测策略，通过结合量子行为、混沌和粒子群优化技术，有望在提高检测性能的同时，降低误报率，对于提升红外成像系统的整体效能具有积极的推动作用。