复杂对抗环境下小目标可靠检测是战场环境下探测与监视系统性能的保证。运动小目标抗干扰检测算法研究是导航与制导领域的研究热点,对提高我国的军事防御与打击能力有着重要的意义。目标辐射特性是抑制虚警目标的重要特征,本文针对实际探测系统中缺乏定标物的不利条件,提出了一种无辐射定标物的红外图像小目标辐射特性反演的方法。该方法选取图像中具有稳定辐射强度的地物区域作为定标物,如沙漠,建立其地表温度计算模型和热辐射模型,根据大气传输衰减得到定标物的入孔辐射能量。建立图像灰度与辐射能量之间关系的辐射定标模型,由目标图像灰度计算出目标的入孔辐射能量,再对其进行大气衰减补偿得到最终目标的辐射强度。精度分析结果表明,所提出的目标辐射反演计算模型合理。目标与干扰的运动模式差异是其辨识的基础,本文采用图结构来表达目标与干扰之间的相对位置关系,引入时间维度构建时变图模型,挖掘不同时刻图中节点的特性变化,建立了目标与干扰运动模式差异的特征表达。分析表明,时变图的特征向量中心性可有效表达目标/干扰的运动模式差异,可作为分类特征进行目标和干扰识别,识别精度达到96%。目标和干扰物之间的运动模式变化可以视为一种行为模式,可利用行为识别方法对目标和干扰进行判别。本文通过Faster-RCNN得到目标和干扰的图像位置,利用Deep-Sort算法进行轨迹关联,输入到I3D网络中提取目标和干扰的时序特征,包括表观特征和运动信息,然后输出识别结果。物体与周围其它物体之间的关系能够为行为识别提供重要信息,本文提出一种注意力网络,突出物体自身特征并融合全局特征得到与其它物体的联系信息,将其嵌入I3D网络中间,实验结果表明该注意力网络大大提高了识别性能。抗干扰识别网络能够达到98.7%的平均识别率,具备优异的抗干扰能力。