微弱目标探测是现代预警装备的重要任务之一。目标多样化和环境复杂化使微弱目标探测面临严峻挑战。相较于传统先检测后跟踪的处理流程,检测前跟踪算法通过联合处理多帧原始回波数据,充分挖掘原始数据中的信息,对目标进行同时的检测和跟踪,可大幅度地改善微弱目标探测性能。然而,现有的检测前跟踪方法存在诸多问题:1)传统检测前跟踪策略的多帧积累效率较低,且会导致目标输出包络退化,从而影响目标检测和估计;2)现有的检测前跟踪方法使用传感器坐标系中的近似经验模型进行多帧处理,无法准确描述传感器坐标系中目标状态的演化规律,从而导致模型失配和算法性能严重下降;3)目前的检测前跟踪研究主要集中在目标非机动、非起伏的场景,而机动、起伏等目标的检测前跟踪研究还比较匮乏;4)检测前跟踪算法在多帧处理时只使用幅度信息而丢弃原始复值观测的相位信息,这可能导致算法性能下降。为解决上述问题,本文以检测前跟踪为总体技术框架,开展了微弱目标多帧联合检测跟踪的新理论和新方法的研究,主要工作与贡献如下:1.针对点目标回波扩散检测前跟踪存在的积累效率损失及包络退化问题,提出了伪谱检测前跟踪新方法,在提高多帧积累效率的同时,保持了良好的输出包络特征。详细推导了理论的目标输出包络表达式和信噪比增益。为处理速度未知的目标,提出基于伪谱的速度滤波器组。分析了速度失配对滤波器组性能的影响,并对滤波器组进行了高效设计。提出一种利用输出包络特征的估值方法以改善目标参数的估值精度。仿真实验证明,所提基于伪谱的检测前跟踪方法可有效提高信噪比增益,改善检测性能和估计精度。2.针对雷达观测空间检测前跟踪存在的模型失配问题,提出了两种方法以解决极坐标观测平面以及多普勒雷达距离-多普勒观测平面检测前跟踪问题。首先,提出了基于混合坐标伪谱的检测前跟踪方法,用于实现极坐标观测平面的有效多帧处理。在笛卡尔坐标系根据准确运动模型进行数据搜索,在极坐标系进行多帧积累,避免了观测平面中近似经验模型所导致的模型失配和积累性能损失。分析并设计了基于混合坐标伪谱的速度滤波器组。推导了混合坐标伪谱方法的理论目标输出包络,并利用包络特征改善了对目标极坐标位置和笛卡尔速度的估值。其次,提出了基于伪谱的速度平方滤波检测前跟踪方法,用于实现距离-多普勒观测空间的多帧检测和跟踪。根据常见的匀速运动模型,推导了目标距离和多普勒状态的准确演化方程。基于该准确模型,实现距离-多普勒观测平面有效的多帧处理。详细分析和设计了基于伪谱的速度平方滤波器组。推导了目标参数域的输出包络,利用包络特征改善距离,多普勒和速度平方估值。仿真实验证明,所提算法能够提高雷达观测空间中微弱目标的检测概率和估计精度,并通过实测数据对算法进行了验证。3.针对机动目标的多帧联合检测跟踪问题,提出了解决匀加速,协同转弯,模型不确定等目标的多种检测前跟踪方法。首先,推导了匀加速和协同转弯目标的准确距离-多普勒状态演化方程。提出了基于伪谱的多维匹配滤波检测前跟踪方法,通过匹配距离和多普勒乘积的一阶、二阶、三阶导数及转弯率,实现了匀加速和协同转弯目标的有效多帧处理。其次,推导了可同时描述匀速和协同转弯运动的状态演化方程,并提出了航向-航速-转弯率匹配滤波的检测前跟踪方法,使匀速和协同转弯目标能够在统一状态空间中被处理。提出了联合运动参数和模型跳变时间匹配滤波的检测前跟踪方法,以有效解决机动目标的检测前跟踪问题。仿真实验证明,所提方法可有效提升算法检测和估计性能,并能给出丰富的目标高维运动信息估值。4.针对复值观测背景下起伏目标的多帧联合检测跟踪问题,提出了基于复伪谱的检测前跟踪方法,通过复伪谱的构造,在多帧积累过程中充分利用目标回波的幅度信息和额外的相位信息,提高算法的能量积累效率。推导了复伪谱速度滤波算法在复高斯背景下的理论检测门限。针对经典的起伏目标,推导了其理论的接收机特性曲线。理论分析和仿真实验证明了所提复伪谱速度滤波方法相较于传统速度滤波方法在检测概率和估计精度上的优势。