随着人类对空间探索能力的增强,空间防御技术已成为各个航天国家日益关注的课题,并逐渐成为衡量国防实力的重要指标。其中,对空间红外目标的检测及跟踪一直是空间防御中不可缺少的环节。由于获取真实空间红外图像难度高、成本大、耗时长,且空间目标红外探测系统无法通过外场实验方法评估其性能。模拟空间红外场景的真实感生成是计算机图形研究者面临的新课题,也是航天视景仿真中的重要任务。本文首先提出一种基于视景仿真软件Vega和3D建模软件Creator的空间红外场景生成方法。利用目视星表中亮星星表逐一添加星体,得到星空背景图,根据红外辐射理论生成空间红外真实场景,并将其应用于空间目标跟踪测试中；其次,介绍了目标跟踪的基本原理,分析了基于卡尔曼滤波对线性运动目标的跟踪。但实际中,空间目标距离传感器较远,探测光波严重衰减,被观测的目标运动具有一定的机动性,此时,基于扩展卡尔曼滤波的跟踪,难以达到满意效果。同时,对于多维状态的跟踪系统,扩展卡尔曼滤波的雅克比矩阵计算复杂、耗时长。为解决机动目标跟踪中的各种问题,有效跟踪空间场景中的目标,本文采用基于粒子滤波的跟踪算法,通过与扩展卡尔曼算法比较,发现粒子滤波在强非线性或目标运动机动性的情况下,跟踪性能优秀；最后,本文对粒子滤波中重采样步骤进行深入研究,提出了以有效粒子数作为阂值进行模型切换,分别利用残差重采样和系统重采样的优势,将两种经典重采样模型有机结合,从而得到一种自适应的重采样算法。实验结果表明了所提出的改进重采样算法在时间和跟踪精度上均优于经典重采样,有效提高了空间红外小目标跟踪的效率和稳定性。