利用高频段垂直极化电磁波在海洋表面绕射的原理，高频地波超视距雷达（High Frequency Surface Wave Radar, HFSWR）能够实现全天候、大范围超视距探测，并且可以避免针对传统微波雷达设计的隐身技术对检测性能的损害。这些有利特性使得 HFSWR在军事和民用领域都获得了广泛的应用。然而，HFSWR检测背景中多源杂波（如海杂波、电离层杂波、大气噪声等）的共同干扰使得检测平面呈现非同质特性，背景统计特性难以用单一统计分布进行描述，这使得目标检测的难度大大增加。　　为此，本文深入研究真实HFSWR系统检测背景的统计分布特征，针对弱目标检测问题，提出了一种基于检测背景统计特性分析的多帧检测策略。这一策略包括HFSWR检测背景分割、分割区统计特性分析、基于分割区统计特性的检测平面均匀化以及均匀检测平面下的检测前跟踪技术应用四个主要模块。本文针对这四个模块的关键技术展开研究，主要内容如下：　　1．提出了一种快速 Viterbi算法实现检测前跟踪技术。检测前跟踪技术相比于传统先检测后跟踪技术能够更加有效的检测到信噪比更低的小目标。Viterbi算法是动态编程算法实现检测前跟踪的一种手段，本文提出的快速Viterbi算法是对常规算法的一种改进，特点是计算量更低、避免了常规算法中的能量扩散效应、检测性能与常规算法相当。这种新算法并不局限于在高频雷达中使用，可以推广到其他体制雷达目标检测、红外目标检测、视频目标跟踪等领域。　　2．采用云模型方法对HFSWR检测背景进行了区域分割，将不具有统一分布特性的检测背景分割成强散射区、中等散射区和弱散射区。并分别对三个分割区进行了统计分析，利用不同参数的Weibull分布对各个散射区进行拟合。并利用分割区拟合线性度、分割区之间的KL散度等指标对分割结果进行了评价和优化。检测背景分割为利用已知统计分布对HFSWR非同质检测背景进行描述提供了可能，为利用统计特征选择、设计检测手段奠定了基础。　　3．利用分割结果对HFSWR非同质检测背景进行了均匀化，得到了统一的指数分布检测平面。首先利用一元曲线回归分析对检测背景进行野值剔除，避免强杂波、噪声、目标等对检测背景分布参数估计的影响；然后将具有Weibull分布特征的检测平面转化为均匀的指数分布检测平面。检测平面的均匀化为经典恒虚警检测手段以及检测前跟踪技术的实施奠定了基础。　　4．综合以上模块，提出了一种基于检测背景分割的HFSWR弱目标多帧检测策略。综合运用检测背景分割、统计特征分析、检测平面均匀化、检测前跟踪技术等手段实现HFSWR复杂背景下的弱目标检测。通过对实测数据背景加仿真目标进行 Monte-Carlo实验，证明本文提出的多帧检测策略对于高频地波超视距雷达弱目标具有良好的检测性能。　　本文提出的基于背景统计特性分析的多帧检测策略，对HFSWR弱目标具有良好的检测性能。检测策略中涉及到的快速Viterbi算法可以被推广到其他应用领域。背景分割及统计分析方法则为复杂信息处理提供了一种新的思路。