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红外搜索与跟踪系统在雷达因被诱饵诱导或者目标背景极为复杂对雷达造成干扰导致跟踪精度下降甚至出现雷达盲区的情况下，利用来袭目标自身向外辐射的红外波段的电磁波辅助雷达，甚至替代雷达对来袭目标进行检测与跟踪。在红外搜索与跟踪系统中尽早的发现远距离、复杂背景下的具有红外特性的目标为精确打击赢得时间具有极为重要的意义，来袭目标在距离较远、背景复杂的情况下在观测视场中呈现为红外弱小目标，由此看来红外弱小目标的检测与跟踪是红外搜索与跟踪系统中的一项关键技术。论文中对红外弱小目标以及群智能优化算法中的粒子群优化算法和人工蜂群优化算法的相关概念作了概述，详细叙述了红外弱小目标检测与跟踪的基本原理，介绍了基于粒子滤波的检测前跟踪算法(PFTBD)，通过对红外弱小目标检测前跟踪系统进行数学建模，利用数学模型对PFTBD算法进行仿真分析，验证了PFTBD算法在解决红外弱小目标检测与跟踪问题的有效性、准确性，并指出了标准PFTBD算法中存在的粒子贫乏和跟踪精度有待进一步提高等问题。针对标准PFTBD算法在较低信噪比下存在的跟踪精度低、重采样后的粒子存在粒子贫乏以及在保证跟踪精度的前提下需要参与运算的粒子数目较多等问题，利用一种改进的粒子群优化算法高斯粒子群优化算法对PFTBD算法进行优化，提出了一种基于高斯粒子群优化粒子滤波的红外弱小目标检测前跟踪算法(PSOPFTBD)，将高斯粒子群优化算法应用到PFTBD算法中，利用高斯粒子群优化算法优化PFTBD算法中经过重采样后的粒子集，使粒子集朝着适应度权值较大的全局极值移动整体上优化粒子的性能。文中的对比仿真结果验证了PSOPFTBD算法相比PFTBD算法具有更高的检测概率和更低的跟踪误差。针对标准PFTBD算法中存在的问题，本文又提出了一种基于人工蜂群优化(ABC)粒子滤波的红外弱小目标检测前跟踪算法(ABCPFTBD)，将人工蜂群算法应用到PFTBD算法中，将PFTBD算法中重采样后的粒子中的每一个粒子视为人工蜂群算法中的一个蜜源位置，通过引领蜂和跟随蜂对蜜源位置进行多次邻域搜索更新最后获得最优蜜源位置。文中对PFTBD算法和ABCPFTBD算法进行了对比仿真，其中在信噪比相同的情况下ABCPFTBD算法在粒子数为1000时的检测与跟踪性能优于PFTBD算法在粒子数为4000时的检测与跟踪性能，验证了ABCPFTBD算法相比PFTBD算法具有更高的检测概率和更低的跟踪误差，达到了在保证跟踪精度的情况下减少了粒子的数目的预期目标。