红外搜索跟踪系统在武器系统中发挥着越来越重要的作用,对红外弱小目标的远距离检测技术是保证整个系统性能的关键。随着未来作战对象的光电隐身性能不断提升,作战对象的可检测性大大降低,其在获取的图像序列中主要以弱小目标的形态呈现,而且图像的对比度差、信噪比低,使得红外弱目标的表征呈现出强烈的非高斯、非线性的特性。传统的基于Kalman滤波等线性系统理论的检测方法,对于从背景噪声和杂散噪声中提取并准确地检测出目标的位置是非常困难的。本论文针对传统线性检测方法的缺点,开展基于非线性的红外目标检测与跟踪方法的研究。论文的主要内容包括以下几个方面:首先,开展对红外图像背景杂波抑制方法的研究,提出一种基于核密度估计的时-空域非线性滤波新算法。该算法在空域滤波时,只对背景轮廓进行估计,正确性得到很大提高,具有普适性的特点;在时域滤波时,通过对背景残差和盲元进行统计,能在背景残差得到进一步抑制同时有效保留弱目标信息,使处理结果更加接近SPN(Signal Plus Noise)模型。仿真结果表明,相对于传统线性滤波方法,所提出的基于核密度估计的时-空域滤波算法在抑制红外杂波背景杂波,增强信噪比方面有明显优势。随后,针对弱小目标检测前跟踪问题,提出一种最佳非线性滤波算法。该算法基于实际环境构建出随机非线性模型,模型的状态方程在时间上是连续的,而观测方程在时间上是离散的。采用谱方法递归求得非线性模型的数值解,该算法易于工程实现,累积误差小。仿真结果表明,在低信噪比情况下,该算法能显著提高对目标的估计性能,同时,目标位置的估计精度也显著提高。接着,提出一种基于累积和的红外目标运动轨迹序贯检测方法。该方法适用于IRST系统中带有忽隐忽现特征的弱小目标连续检测问题。进而,通过深入研究,使该方法从单波段IRST系统扩展到多波段IRST系统,并根据多波段检测系统特点,对算法进行改进。理论分析和数据仿真表明,该方法在处理变异点目标检测方面有着良好效果。最后,提出一种IRST图像数据实时处理系统新架构。该系统架构采用VPX总线作为板际通信链路,支持RapidIO总线协议,可实现多DSP并行处理,具备实时性、灵活性、可拓展性、易实施性等特点。经验证分析,该系统架构可以满足IRST大数据量、快速信号处理任务的需要。论文最后对完成的工作及创新点进行综述,并对今后的发展前景和下一步的研究方向进行展望。