在高频地波雷达工作的HF频段上,存在着大量的干扰源,如短波电台的广播、通讯信号以及多普勒零频率的附近存在Bragg一阶谱和二阶谱,和大气噪声,目标回波强度通常低于背景噪声,另外超视距雷达由于波段和带宽有限,距离分辨率为数千米左右,方位分辨率更低,这使得微弱目标的回波往往淹没在复杂的杂波和噪声中,即使通过二维相参积累后,信噪比还是也无法满足对目标进行有效检测。为了提高检测性能,必须对目标回波能量进行更长时间的非相参积累。随着积累时间的加长,目标可以会在积累周期里跨越距离单元或者多普勒单元,回波能量会散布在各个分辨单元,在目标加速度或速度比较大时这种情况更为突出。常规的非相参积累无法将散布在各个分辨单元的信号能量有效的积累起来。针对这种情况,采用检测前跟踪(Track Before Detect-TBD)方法是一个比较可行的方案。文章对几种在红外和光电图像处理领域中已经广泛使用并且可以适用于雷达目标检测的TBD算法进行了深入的分析,并与常规的非相参积累进行对比,指出其优缺点。针对基于动态规划法的TBD方法把雷达信号二维FFT后的RD谱平面当作普通二维图像来处理,而忽略了目标运动特性对积累路径的约束的情况,本文提出了一种预先生成积累轨迹的TBD方法,根据目标运动参数,建立长时间非相参积累条件下的目标运动模型,去掉不符合目标运动特性的积累轨迹,并在预先生成存到存储器备用。然后在积累品质函数上进行CA-CFAR检测,达到提高检测概率,减少计算量的目的。最后对该方法进行了性能分析,讨论了恒虚警率检测的实现方法,得到虚警概率和检测概率的数学表达式。并通过蒙特卡洛仿真实验,显示了该方法在检测概率约为100%时,相对常规非相参积累方法有约1.4dB的信噪比提高。