近年来，随着隐身技术、电子干扰、反辐射导弹等技术的广泛应用，雷达正面临着日益严重的生存危机。低信噪比环境下弱小目标的检测与跟踪是雷达探测系统在复杂战场环境中经常面对和亟待解决的一项技术难题，检测前跟踪（TBD）方法是解决低信噪比环境下弱小目标检测与跟踪的有效方法，其研究具有重要的理论和应用价值。本文首先论述了粒子滤波理论的基本原理，针对传统的粒子滤波算法中出现的样本贫化问题，给出了改进的正则化粒子滤波（RPF）算法。然后，基于粒子滤波的检测前跟踪算法进行建模分析，建立了目标运动状态的几种常用模型和雷达的量测模型，并介绍了经典的PF-TBD和改进的RPF-TBD算法的流程。最后，设定了匀速直线运动和机动转弯运动两种实验场景，仿真分析对比了PF-TBD和RPF-TBD算法的检测和跟踪性能。实验结果表明，PF-TBD和RPF-TBD算法对低信噪比环境下的弱小目标具有很好的检测和跟踪性能，并且RPF-TBD算法的检测性能和跟踪精度均优于PF-TBD算法。