高分辨雷达通过发射宽带波形获得高的距离分辨率,从而可以获取更丰富的目标特征信息,是现代雷达技术的重要发展方向。高分辨率雷达工作过程中,由于目标尺寸通常会大于距离分辨单元,单个目标的检测结果会表现为多个检测点;同时由于目标与雷达之间的相对运动,这些检测点的分布状态也在不断变化。这些问题会导致检测点与目标之间的隶属关系难以确定,传统的航迹关联方法已不再适用。本文针对高分辨雷达检测点聚集方法与航迹关联方法开展研究,主要完成以下工作:(1)针对传统的基于k-均值的检测点聚集算法中初始聚集中心选取对聚集结果存在较大影响的问题,研究了基于无向连通的检测点聚集算法。该算法利用检测点分布的连通特征,在较大范围内聚集符合条件的检测点,其聚集结果与初始参考点的选取无关。(2)针对在复杂情况下检测点无法正确聚集以及聚集门限设定缺乏依据的问题,提出一种基于标准差椭圆的检测点聚集算法。该算法首先根据高分辨雷达目标检测点的分布特征建立标准差椭圆模型,再利用椭圆的特征参数聚集目标检测点。该算法利用了目标散射点的结构信息,在复杂环境下具有较好的聚集效果,同时也降低了对聚集门限的要求。(3)针对高分辨雷达航迹关联问题,研究了在标准差椭圆的基础上提取椭圆特征参数辅助的航迹关联方法。基于无人机(UAV,Unmanned Aerial Vehicle)和行人目标,对椭圆的偏角角度、长轴、短轴、圆内点数等特征的类内稳定性和类间可分性进行了分析,为不同的特征参数赋予不同的权值,并利用选取特征的加权相似度辅助进行航迹关联。基于某雷达外场实测数据对本方法进行了验证,试验结果表明本方法在单目标和多目标环境下都达到了较好的效果。