宽频带雷达能够获得更高的距离分辨率以及丰富的目标信息，是现代雷达的重点发展趋势。基于宽带波形进行目标跟踪可以取代传统雷达中的宽窄带交替模式，实现跟踪、成像、识别一体化，节约雷达的时间资源。因此，研究宽频带雷达目标跟踪对雷达系统设计具有重要的理论和现实意义。本课题以宽频带雷达为背景，研究目标跟踪的理论与算法以充分利用宽带雷达提供的高分辨信息，提高目标跟踪的性能。宽带雷达能够获得目标的高分辨距离像，可以提供丰富的目标特征信息并为跟踪带来帮助，但是雷达分辨率提高也会导致信噪比降低和虚警增多等问题。本文在宽频带雷达的一体化检测跟踪和宽频带雷达特征辅助跟踪两个方面开展研究。一体化检测跟踪通过增加跟踪与检测模块之间的耦合来抑制虚警并提高跟踪性能，难点在于贝叶斯检测代价未知导致检测器参数难以确定。特征辅助跟踪主要解决宽带波形下目标特征信息如何使用的问题，使用特征观测概率修正关联权重，提高关联精度并改善跟踪性能，难点在于宽带场景特征观测不稳定和特征状态不确定的特点干扰了特征信息的使用。本文的主要研究内容包括：针对基于贝叶斯检测的跟踪算法性能难以预测的问题，提出一种针对基于贝叶斯检测的PDAF算法的性能预测方法。根据贝叶斯检测下观测的分布形式推导得到算法的信息缩减因子来定量表示虚警和漏检对跟踪性能的影响，基于贝叶斯方法迭代计算观测数量的概率分布和滤波协方差矩阵，预测算法在不同时刻的航迹丢失概率和滤波误差等性能指标。仿真表明提出的方法对目标跟踪性能的预测与实验结果一致。该方法可以用来优化基于贝叶斯检测的PDAF算法的参数。针对宽频带雷达高虚警、低信噪比的问题，提出一种基于贝叶斯检测的一体化检测跟踪方法，使用贝叶斯检测进行目标判决，利用跟踪反馈至检测模块的目标位置信息抑制虚警并改善跟踪性能。为了确定检测器的参数，在跟踪过程中在线预测不同检测参数情况下的滤波协方差，以滤波误差最小为目标动态优化检测器参数，从而提高算法性能。仿真结果表明使用提出的算法可以提高宽频带雷达的目标跟踪性能。针对宽频带雷达跟踪场景中目标特征信息使用的问题，提出一种基于EM算法的离散特征辅助跟踪方法。建立隐马尔科夫模型描述目标离散特征观测不稳定和状态不确定的特点，以EM算法为核心构建多帧观测迭代方法，利用多帧观测数据中目标的运动信息和离散特征信息确定观测与航迹的隶属关系并实现滤波。仿真结果表明，本方法能够使用目标的离散特征信息抑制虚警和多目标对跟踪的干扰，提高宽频带雷达的目标跟踪性能。