微弱目标检测与跟踪是现代雷达技术领域中的热点研究方向之一，检测前跟踪方法(TBD)是当前弱目标检测与跟踪的重要手段，它直接采用未作门限处理或者低门限处理的传感器原始观测数据，充分挖掘数据中的有用信息，通过时间上的积累提升信噪比，同时实现弱目标的检测和跟踪。本文主要研究基于动态规划的检测前跟踪算法，主要内容有：1、介绍了传统的动态规划TBD算法用于高斯背景下匀速运动的点目标检测和跟踪。动态规划算法根据沿着目标轨迹积累，所得能量必然最大这一原理，在观测数据域中沿着所有可能的目标航迹，对观测数据进行非相关积累。一定时间后，当积累值，或值函数超过某一门限时，就宣布检测到目标，并回溯航迹。2、提出了改进的动态规划TBD算法。在传统动态规划算法中引入方向加权思想，减少能量扩散，并采用有限步前瞻策略以削弱低信噪比情况下强噪声点对目标轨迹的影响，再结合两级检测门限方法来降低运算量。3、研究了多目标的检测前跟踪。首先介绍了基于动态规的划极值法，根据极值法不适用于在同一时刻具有相同量测值的两个目标（即目标轨迹相交）这一局限性，提出了基于动态规划的冒泡法，先检测出强度最大的目标，然后将其从观测数据中剔除，再检测出强度次之（在剩下的目标中强度最大）的目标，如此重复直到检测出所有的目标。其实质就是将多目标的检测与跟踪转化为多个单目标的检测与跟踪。