効 琦，尹增山*，高 爽

（1.中国科学院微小卫星创新研究院，上海 201203；2.上海科技大学信息科学与技术学院，上海 201210；3.中国科学院大学，北京 100049）

0 引言

暗弱运动小目标的检测在控制制导、轨道规划等航空航天的应用［1-3］中是极为关键的技术。在目标检测［4］算法中，由于运动目标的小型化、高速化以及对更大范围检测的进一步要求，使得成像的小目标像素数量极少，图像信噪比（Signalto-Noise Ratio，SNR）极低。此时暗弱小目标被强噪声干扰，信息量不足导致二者难以区分。

在目标检测中可以利用目标的两种信息：一是运动学特征，包括速度、方向和距离等；二是视觉特征，主要有纹理、颜色、尺寸和外形。暗弱目标，即只有运动学特征的信息可以利用的目标，所以基于利用视觉信息的帧差法［5］和三帧差法不适用于暗弱目标检测，并且背景差分法［6］也会由于SNR 极低的原因无法分辨目标与构建的背景之间的差异，效果不理想。另外，利用单帧空域信息的目标检测算法也需要视觉特征的信息［7］。近年来基于时空联合［8］和时频分析［9-11］的各种检测算法被学者们不断提出。这些算法利用了连续数帧的时域信息，可以检测大约SNR 为3 dB 左右的目标，满足绝大多数弱小目标的检测任务。文献［12］提出了一种基于时域高阶的运动点目标检测方法，该方法将其定义为基于双谱均值和标准差的多变量测试问题。对于极低信噪比（extremely Low Signal-to-Noise Ratio，LSNR）的暗弱目标，检测前跟踪（Track Before Detect，TBD）［13］是目前比较流行的一种方法。TBD 算法利用目标在时域序列中的连续性，挑选和累积疑似轨迹，最后选中轨迹真实性最高的目标。……