随着现代化战争的升级和红外对抗技术的发展，要求红外目标识别系统能够以更短的时间准确识别更远的目标，同时能辨别目标的真假。而目前目标光谱识别技术中存在着识别精度低、算法复杂度高，识别周期长以及抗干扰能力差等问题。本论文就针对以上存在的问题，对远距离空中飞行目标的真假识别难题进行了基于多光谱信息连续性的自动目标识别的方法研究，进行了以下几个方面的工作：　　 基于物质红外特性基本理论的概述提出了基于物质光谱连续性的多光谱识别机理。并介绍目前唯一基于此特性的光谱角时序不变性的目标识别方法，指出了其不足之处。　　 深入分析了红外目标、背景及诱饵的红外辐射特性，找出其光谱分布上的差异，以复杂物质光谱连续特性理论为基础，利用人造飞行目标光谱辐射强度高且相邻波段光谱辐射强度连续性特点，针对飞行目标探测及真假目标分离识别的工程应用需求，提出了一种以多光谱辐射强度和梯度相组合的改进目标识别高效算法。并就此给出了多种情况下多个不同目标识别的仿真算例，验证了算法在获取的红外图像信噪比很低，背景高亮度，多个诱饵干扰的条件下也能准确识别目标，具有更强的自适应性，更高的识别率和更为快捷的处理能力。　　 设计了高速红外多光谱目标识别器(MSU)，处理能力可达8000MIPS，重量只有2009，并设计了CCD仿真图像源模块，将组合识别算法在MSU上进行固化仿真，以验证算法的实时性和可靠性。