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由于隐身技术、巡航导弹的出现以及环境的复杂化等问题，使得警戒雷达的生存面临着严峻的考验。检测前跟踪（TBD）方法通过对雷达后端信号处理方式的改进，可以有效提升雷达对微弱目标的检测性能。Hough变换的TBD（HT-TBD）技术具有适合多目标并行跟踪处理以及适合实时应用的优点，成为国际上的研究热点。有效利用知识辅助系统的先验信息，能够最大程度上改善目标多样性以及复杂环境对算法的影响。本文主要围绕利用知识辅助系统的先验信息对HT-TBD算法的性能改善进行分析和研究，内容安排如下：1、针对二维Hough变换检测前跟踪算法检测性能不理想的现象，研究了修正Hough变换TBD算法，该算法相对于二维Hough变换算法以及DBT方法有更好的性能。分析了基于知识辅助系统的Hough变换TBD的优势。2、针对修正Hough变换检测前跟踪的两个判据条件的选择问题，利用目标的运动特性，提出了判据一以及判据三的参数设置方式，该方法可以有效减少修正Hough变换TBD的虚假航迹跟踪数量，提高了目标的检测概率。3、针对实际环境杂波分布往往是非均匀的问题，利用杂波分区的先验信息，提出了一种自适应第二门限的修正Hough变换TBD方法，随后还提出了修正Hough变换在高杂波区第一门限的选择方法以及跟踪策略的调整方法，利用这些方法得以有效跟踪检测位于复杂环境下的运动目标。4、针对雷达监视环境中常常会存在一些孤立散射体的问题，利用GIS提供的强离散杂波点信息，提出了一种平滑强离散杂波点幅度的Hough变换TBD方法，有效地排除了强离散杂波点对HT-TBD的干扰。以上方法的有效性均通过了仿真实验的验证。