检测与跟踪是警戒和监视雷达最基本的任务。随着隐身技术的发展与广泛应用，典型军事目标如战斗机、导弹、坦克和巡洋舰的雷达截面积锐减，它们的回波信号微弱，而且常隐藏在强杂波和各种支援干扰中，给雷达的检测与跟踪带来了极大的挑战。传统的检测与跟踪方法很难保证此类弱小目标的可靠检测与跟踪，因此，非常有必要研究新的理论与方法，提高此类弱小目标的检测与跟踪性能。　　 本文以杂波中弱小目标的检测与跟踪为研究对象，重点针对“强杂波下的恒虚警(CFAR)检测器”、“检测前跟踪(TBD)方法”和“基于波形优化的目标检测”等关键技术开展了较为系统、深入的研究，主要工作和主要贡献总结如下：　　 1)总结了衡量检测性能的指标，包括检测概率、散度、偏差系数以及Kullback-Leibler距离，利用这些指标评估了确切信号、随机信号及参数未知信号的检测性能，在此基础上，研究了复合高斯杂波中子空间信号的广义似然比检测器和CFAR检测器，推导了检测概率的近似解析式。　　 2)分析了卡尔曼滤波(KF)和粒子滤波(PF)框架下，针对非线性非高斯系统的多种近似跟踪算法，在此基础上，根据工程实际，建立了机载雷达对海跟踪模型，比较了代价函数修正KF算法与PF算法在闪烁噪声环境下的跟踪性能。　　 3)提出了一种完整的基于拟合优度检验的CFAR检测器并把它运用到合成孔径雷达图像目标检测中，提高了CFAR检测器在强杂波与多目标干扰环境下的检测性能。　　 4)针对低重复频率警戒雷达中的弱小目标预警，提出了一种基于动态规划的TBD方法，通过利用模糊多普勒信息缩小搜索范围，有效地实现了目标轨迹及多普勒模糊数序列的联合最大后验概率估计。　　 5)针对数目未知多目标环境，提出了一种基于Rao-Blackwellised PF的TBD方法，通过递归估计联合多目标概率密度(JMPD)实现目标数目及状态的估计；通过融入CUSUM检测和固定帧似然比检测，分别实现新生目标的快速检测和消亡目标的及时删除。　　 6)推导了扩展目标的检测概率与发射波形的近似解析式，为扩展目标的最优检测波形设计提供了基础，然后，针对秩-1目标模型，提出了最优检测波形、次优检测波形及渐近最优检测波形的设计方法。　　 本文重点关注能够提高杂波中弱小目标检测与跟踪性能的理论与方法，在“强杂波下的CFAR检测器”、“TBD方法”和“基于波形优化的目标检测”等方面开展了较为深入的研究，取得了一定的成果。下一步，希望能够把本文提出的方法应用到具体型号，提高它们对弱小目标的检测与跟踪性能。