低信噪比、强大海杂波环境下的海面弱目标探测问题是天波超视距雷达目标探测的主要难题。传统先检测后跟踪的方法通过降低检测门限或提高传感器灵敏度来提升弱目标的检测能力,容易造成目标漏检或对目标跟踪无法维持;检测前跟踪方法则通过对信号的相干积累增加实际应用的回波信号能量,通过多帧数据的积累可实现目标的检测与跟踪同时处理。鉴于粒子滤波在处理非线性状态系统、非高斯杂波环境下状态估计问题方面的优势,在海杂波预白化处理的基础上,将粒子滤波与目标检测前跟踪技术相结合,提出一种基于粒子滤波的雷达海面目标检测前跟踪算法。推导了粒子滤波检测前跟踪算法的跟踪过程和似然比检验方法,实现对雷达海面慢速目标的状态估计及目标状态联合后验概率密度求解;同时将重采样技术引入到基于粒子滤波的统计检验中,利用重采样后的粒子重新计算似然权值进而构造似然比检验值,以解决粒子滤波过程中的粒子退化问题,最后给出了算法流程。仿真结果表明,与基于网格积分的算法相比,该算法的似然比累积值更集中于目标单元且似然比值更高,同时最大后验概率也更集中于目标状态附近,干扰频率较少,更有利于目标的检测与跟踪,累积效果和检测性能均大幅提高,目标状态逼近最优估计。