随着空间技术的快速发展和人类探索太空步伐的加快,越来越多的空间目标被送入太空,地球外层空间正逐渐演变成新的军事斗争之地。在这种新的斗争形势下,能否对太空进行有效地控制决定着国家的军事力量和国防安全。因此,对空间目标监测系统相关技术的研究具有重大的军事意义。空间目标监测系统主要的任务是对空间目标进行检测、跟踪和识别以及确定目标类型、大小和轨迹等特性,它是进入、了解和控制地球外层空间的基础,在未来的空间攻防战中将起到关键性的作用。针对复杂星空背景下的空间目标检测和跟踪需求,论文围绕空间目标检测跟踪系统设计、望远镜指向定位、星空背景下的运动目标检测和跟踪等重点与难点问题,开展了系统深入地研究工作。论文主要工作如下:首先,针对现有天文观测设备不满足空间目标全自动观测要求的问题,本文从理论上设计了一套全自动空间目标检测跟踪系统。该系统在现有天文观测设备的基础上加入了计算机控制、CCD图像获取和相关的适配转接设备等,形成观测和控制协同的反馈系统。系统利用大视场相机扩大观测范围,以便于望远镜指向定位和空间目标检测;利用小视场相机观测目标以获得目标轮廓、灰度和尺寸等特征信息,便于对目标进行持续跟踪。另外,本文给出了系统的硬件连接和软件设计方案,并分析了技术难点。其次,针对当前望远镜手动指向定位存在人为误差和过程繁琐问题,本文提出了基于星图匹配和相机姿态解算的望远镜指向自动定位算法。该算法首先利用星图匹配算法提取出星图中的导航恒星,并确定导航恒星的天球坐标;然后将导航恒星的天球坐标转换成地平坐标系下的坐标;最后利用相机姿态解算模型得到相机的瞬时指向。本文利用仿真星图对提出的算法进行了实验,验证了算法的精度和有效性。然后,针对空间小目标的暗弱特性和空间环境背景干扰以及CCD成像噪声等情况,本文提出了星空背景下基于VIBE背景建模算法的空间弱小目标检测和轨迹判决算法。该算法首先利用点目标增强和背景抑制算法对星图中的暗弱目标进行增强,然后利用VIBE背景建模算法检测运动小目标前景,最后利用空间目标提取和轨迹判别算法提取出目标的运动轨迹。实验表明,与原始VIBE算法相比,本文提出的算法能有效地检测星图中的暗弱运动目标,且能提取运动目标的运动轨迹。最后,针对大、小视场切换过程中目标持续运动导致目标丢失和小视场下空间目标旋转、边缘轮廓和灰度变化较大难以持续跟踪等问题,本文研究了基于卡尔曼滤波的目标轨迹预测算法和基于KCF的多尺度目标跟踪算法。在大、小视场切换过程中,望远镜调整指向的同时目标也一直在运动,为了避免目标丢失,本文采用基于卡尔曼滤波的轨迹预测算法对目标运动位置进行预测,实验表明,该算法在有限帧内对目标线性运动轨迹的预测精度能达到系统要求。另外,在小视场观测模式下,本文采用基于KCF的多尺度目标跟踪算法对具有一定轮廓的空间目标进行跟踪。实验表明,该跟踪算法能有效地克服目标旋转、尺度和灰度变化等情况,达到对空间运动目标进行持续跟踪的要求。