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电子干扰可以通过压制、欺骗等手段,削弱雷达的目标跟踪能力,提升航空器的战场生存率,是电子战（Electronic Warfare,EW）领域的研究热点。传统雷达电子干扰方法依赖专家经验,粒度粗、自由度低,难以应对日益先进的雷达目标跟踪技术。面向雷达目标跟踪的干扰方法,通过逐帧精细化设计干扰策略,灵活分配干扰任务,能够释放雷达电子干扰的自由度,充分发挥其对抗先进雷达目标跟踪的潜力。该技术当前面临的瓶颈主要包括如何在目标函数解析表达式缺失、信息不完全等情况下对干扰策略进行优化设计,以及如何实现多节点协同干扰的分布式任务分配。针对这些问题,本文开展了理论分析、方法研究与仿真验证等工作,主要创新如下:1.提出了一种面向单站雷达目标跟踪的白盒距离门拖引（Range Gate Pull-Off,RGPO）干扰方法。根据随机模拟优化（Stochastic Simulation Optimization,SSO）理论,建立雷达跟踪系统的本地模拟模型,利用模拟实验数据驱动RGPO干扰策略的优化,解决了目标函数解析表达式缺失对RGPO干扰策略设计的制约问题。2.提出了一种面向单站雷达目标跟踪的黑盒RGPO干扰方法。根据多模估计理论,构建一组本地子模拟模型拟合实际雷达跟踪模型,进而对黑盒RGPO干扰的性能进行多模混合评估,解决了不完全信息下RGPO干扰性能评估的难题。提出了一种经典SSO架构下的黑盒RGPO干扰策略优化算法。该算法通过提升模拟实验的效率,减轻了不完全信息下RGPO干扰性能评估带来的计算负担。3.提出了一种改进SSO架构下的黑盒RGPO干扰策略优化算法。利用主动学习代理模型对经典SSO架构进行改进,解决了解空间探索与候选解性能估计间的计算资源争夺问题,并根据改进SSO架构提出了一种高效的黑盒RGPO干扰策略优化算法,提升了不完全信息下RGPO干扰策略的优化效率。4.提出了一种面向组网雷达目标跟踪的协同压制干扰方法。利用联盟形成博弈理论,将多节点协同压制干扰任务分配问题转化为一个等价的分布式优化问题,并提出了一种基于分布式联盟形成的协同压制干扰动态任务分配算法,在达到集中式算法同等性能的同时,实现了计算效率提升及网络去中心化。本文所提出的方法已通过实验验证。结果表明,这些方法可以有效提升对雷达目标跟踪的干扰效果,是对现有雷达电子干扰技术的重要补充。