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将粒子滤波算法引入到红外小目标的检测跟踪领域,为解决重要性函数选择和粒子退化问题,结合蚁群搜索算法与粒子群优化算法改进标准的粒子滤波。改进后的粒子滤波能有效减少粒子数,降低运算量,避免了粒子迁移线性化,且无需重采样。分析论证了该算法的基本原理,着重叙述了粒子迁移的过程。通过跟踪实拍红外图像以及仿真图像验证,表明该算法能够成功跟踪信噪比低,背景复杂,运动非线性强的红外小目标,对目标消失、遮挡情况也有一定的适应能力。