复杂环境中的微弱目标（如隐身飞机、被地/海/城市杂波淹没的目标等）探测问题是现代雷达面临的严峻挑战。与传统的先检测后跟踪（DBT）技术相比，检测前跟踪（TBD）技术是一种新兴的先进信号处理技术，它通过多帧回波数据积累和联合处理，可以显著提高雷达的微弱目标检测跟踪性能，是国际雷达界研究的前沿热点。TBD作为一项正在发展中的新技术，还需要解决一些新的技术问题，例如，多目标跟踪维数灾难、临近目标相互干扰等，以及处理难度增加和运算量增大带来的新问题。本论文针对上述问题，研究了基于TBD技术的多目标跟踪算法，以及TBD技术在警戒雷达中的工程应用。本论文的主要工作和贡献如下：1．在贝叶斯估计理论框架下给出了多目标跟踪问题的数学模型。利用该模型可以将传统的DBT技术和TBD技术统一在同一框架下，为多目标跟踪算法研究奠定了理论基础。2．提出了新的动态规划（DP）的多目标TBD算法，较好地解决了多目标跟踪中的维数灾难、临近目标相互干扰等问题，比最新的SP-STC-VTA算法虚警率更低、检测性能更高。3．提出了基于独立分区交叉采样（IJOID）和双层采样结构的粒子滤波多目标跟踪算法，能够适应目标数未知和时变的情况。该算法的计算效率和检测性能优于现有主流粒子滤波算法，在对多个临近目标跟踪时性能更稳定。4．提出了基于低门限处理的DP-TBD快速算法及其工程应用方案，可大幅度降低计算量，适应警戒雷达的实时性要求。以上提出的TBD算法以及工程实现方案，已通过仿真实验以及雷达实测数据测试，证明了算法的有效性。