如何提高对雷达微弱目标的检测能力、延长对它们的预警时间是现代雷达面临的严峻挑战之一。检测前跟踪(TBD)技术作为一种新兴微弱目标检测技术,通过对多帧数据中的目标航迹能量进行积累,显著地提高了对弱小目标的检测性能,已经成为国内外学者研究的热点问题。本文针对雷达微弱目标检测前跟踪方法展开了相关研究,包括针对高重频雷达弱小目标检测而提出的检测前跟踪方法,基于距离-多普勒延拓的多重频雷达弱小目标检测前跟踪方法,基于粒子滤波的雷达多目标检测前跟踪方法和基于格子分区的多帧检测(MFD)检测前跟踪方法。具体工作概括如下:第一部分针对高重频雷达高速运动弱小目标检测的距离模糊问题,提出了一种基于动态规划的检测前跟踪算法。在目标的状态转移方程中,将目标的实际距离转化为模糊距离和模糊数两个变量,将解距离模糊问题转换为对模糊距离和模糊数的联合估计问题。本文提出的基于动态规划的检测前跟踪算法,通过最大后验概率估计方法(MAP)联合估计目标的模糊距离、多普勒速度和模糊数的变化,在存在距离模糊的情况下完成了对高速弱小目标能量的积累和检测。仿真结果表明,该算法对高速运动弱小目标具有很好的检测性能。最后,针对中重频雷达的距离-多普勒模糊问题,也提出了类似的解决方案。第二部分提出了一种基于距离-多普勒延拓的多重频雷达弱小目标检测前跟踪方法。该方法采用多重频参差工作模式,对MTD处理后的数据进行预处理并按照不同的模糊数进行距离-多普勒数据延拓。通过多重频组内直接能量积累和组间的航迹能量积累获取最大的目标能量。最后,采用航迹凝聚策略消除由动态规划算法引起的航迹团聚效应,依据虚假目标与真实目标的相关性去除由低信噪比而引起的虚假目标航迹。仿真结果表明,在未知目标初始化状态的情况下,改善了对弱小目标的检测性能。第三部分针对多重频雷达提出了一种基于粒子滤波的雷达多目标检测前跟踪方法。采用“双层粒子滤波”处理结构和目标粒子群的技术,将对多目标检测跟踪转换为对多个单目标的检测跟踪问题。在“目标发现层”发现新生目标、生成新生目标的粒子群,在“目标跟踪层”跟踪维持或删除已有目标的粒子群及其航迹。采用改进的ESIR-TBD粒子滤波算法解决了目标检测过程中的距离-多普勒模糊问题,采用类似JPDA的数据关联方法解决了临近目标相互干扰问题。该方法通过粒子群和目标存在概率分别完成对多目标的个数和状态的估计。仿真结果表明在多重频工作模式下,该方法能有效地实现对多目标的检测和跟踪。第四部分提出了一种基于格子分区的多帧检测(MFD)检测前跟踪方法。该方法无需建立离散的状态空间,而直接在传感器量测空间上实现检测前跟踪算法。在该方法的处理过程中,首先对原始量测数据进行预处理以获得目标的候选点迹数据集。然后对候选点迹数据集进行格子分区,并通过设定合适的分区大小,使得目标航迹运动的搜索范围被限定在目标周围的几个格子分区内,再利用目标的多普勒速度信息,使搜索区域进一步缩小。最后,采用高效的检测前跟踪算法实现对多帧候选点迹数据集的能量积累,该方法将滑窗航迹能量积累算法和临近目标STC处理相结合,在克服了目标检测跟踪延时的同时,消除了临近目标的干扰。仿真实验结果表明,该方法改善了对弱小目标的检测性能,降低了算法的运算量。