题目：红外弱小目标检测技术研究

红外弱小目标检测技术在现代高科技战争中具有重要意义，快速稳定的检测算法可以增大作战距离，增加预警时间，更加快速准确的对目标形成有效攻击。本文针对红外弱小目标检测中的三种典型算法做了深入的研究与实现，其中包括：基于动态规划的检测前跟踪算法，基于高阶相关的检测前跟踪算法和基于粒子滤波的检测前跟踪算法。

对于基于动态规划的检测前跟踪算法，本文重点讨论了目标能量在积累中的扩散问题，并提出了基于方向权重的改进算法。改进算法在有效抑制目标能量扩散的同时，使得目标能量沿运动方向获得了更加有效的积累，抑制不沿目标运动方向噪声和背景的积累，从而提升了算法的检测性能。仿真实验表明算法可以快速有效的对SNR>2的弱机动目标进行检测，并通过对实测数据的仿真验证了算法的有效性。

对于基于高阶相关的检测前跟踪算法，本文针对相关阶数较高（5阶以上）时可能产生复杂运算和组合爆炸的问题，提出了改进算法，将一个高阶相关过程转化为多个一阶相关的过程，并通过相关门限和丢失门限的判决，检测目标运动轨迹，大大简化了高阶相关的运算。仿真实验表明算法可以在SNR>4的条件下进行多目标检测，并通过对实测数据的仿真验证了算法的有效性。

对于基于粒子滤波的检测前跟踪算法，本文着重分析了其理论基础，并在仿真实验的条件下证明了其良好的目标检测和跟踪性能：在一定条件下可以对SNR=1.8的红外弱小目标进行检测。分析了影响算法检测性能的关键因素——单位像素可能获得的样本数，指出了算法在实际应用中应该注意的问题。

同时本文还针对目标检测过程中由于目标能量扩散，噪声、背景干扰，红外传感器闪源、盲源干扰等因素引入的虚警提出了局部极值法、方向判别法和静止轨迹判别法三种目标鉴别的方法，并通过仿真实验验证了目标鉴别方法的有效性和可靠性。