随着飞行器隐身技术的发展，目标的反射截面积越来越小，微弱目标检测问题变得越来越重要。检测前跟踪技术是弱目标检测问题的有效解决途径之一。在实际应用环境中，往往是以多个目标的形式存在的，因此对多目标检测前跟踪技术进行研究是十分必要的。　　本文围绕多目标检测前跟踪技术，研究了多目标TBD检测方法以及基于知识辅助的多目标TBD技术。主要包括以下内容：　　1）针对多目标环境下，目标初始速度未知的问题，分析了不同状态空间下，动态规划算法的检测跟踪性能。针对多目标环境下，目标个数未知的问题、邻近目标干扰较大的问题，提出了相继干扰剔除动态规划算法。该算法不仅在能在较低信杂比准确估计未知的目标个数，而且能够较好的对邻近目标进行区分。针对多目标动态规划算法计算量较大的问题，提出了优效的相继干扰剔除动态规划算法，尽可能的减少了搜索状态数，使得计算量几乎与目标个数无关。　　2）针对如何利用目标先验信息的问题，对于恒定幅度目标，研究了利用似然比积累的基于恒定幅度信息的TBD算法。对于起伏幅度目标，研究了幅度起伏模型，提出了基于卡尔曼滤波幅度估计的动态规划算法。有效的利用各种幅度先验信息提高目标的检测跟踪性能。　　3）针对如何利用环境先验信息的问题，对于已知的道路先验信息，利用道路信息减小道路内目标的搜索范围。对于道路为高杂波区，而存在穿越道路和邻近道路飞行目标的情况下，利用道路杂波置零补偿方法，提高了目标检测跟踪性能。利用杂波图先验信息，对不同杂波图地区进行似然比积累，极大程度上减小了强杂波背景对多目标检测跟踪的影响。　　文章仿真结果对以上方法进行了验证。相对以往的检测前跟踪算法，本文提出的多目标检测前跟踪算法及利用先验知识的检测前跟踪算法，能够更好的进行多目标的检测跟踪，实现更好的多目标检测跟踪性能。