现役雷达一般采用先检测后跟踪(DBT)体制,当对隐身飞机、低空小目标等进行探测时,由于回波能量往往微弱,加之探测场景中强杂波的干扰,这时DBT将出现大量的虚警和漏检,造成回波信息的大量损失,使得检测和跟踪性能恶化。知识辅助检测跟踪一体化算法,旨在于传统DBT基础上,结合目标、环境等先验知识的辅助,关联原本相互独立的检测过程和跟踪过程,量化分析检测性能与跟踪性能之间的关系,实现检测过程和跟踪过程的耦合,最终提高雷达对弱小目标的检测跟踪性能。知识辅助检测跟踪一体化算法,作为长久以来的研究热点,仍有一些技术问题需要完善和解决,例如在强杂波环境下对检测跟踪性能的定量分析以及对临近多目标的检测跟踪耦合处理等。针对以上问题,本文主要做了以下研究工作：1、研究了基于修正黎卡蒂方程(MRE)的跟踪性能预测算法,给出了检测器工作点与跟踪性能的定量关系,该算法为检测器工作点的确定提供了理论依据,检测器采用优化后的工作点时,可有效提高跟踪性能。2、针对强杂波环境下的微弱目标检测跟踪问题,研究了长拖尾K分布杂波背景下,利用幅度知识辅助的跟踪性能预测算法,该算法给出了复杂背景下使跟踪性能最优的检测工作点确定方法,与未利用幅度知识的算法相比,该算法可以得到更好的跟踪性能。3、研究了耦合贝叶斯检测器和概率数据关联跟踪器的算法,该算法引入了从跟踪器到检测器的反馈,有效降低了检测器虚警概率,同时提高了跟踪滤波器的跟踪精度和成功跟踪概率。4、针对临近多目标场景下的检测跟踪问题,提出了多目标检测跟踪耦合算法,该算法采用并行贝叶斯检测器对各目标进行独立检测,有效抑制了临近目标间的相互干扰,提高了对临近目标的检测跟踪性能。