机载预警雷达常规跟踪算法主要包括滤波算法、航迹起始和删除算法、数据关联算法等，在工程实现中，需要解决测量值的预处理、跟踪坐标系及滤波算法的选择、航迹起始和删除算法的选择、数据关联算法的选择等问题，是一项富有挑战的工作。相比于地基雷达，机载预警雷达随载机一直处于运动中，所以在测量值的预处理中，需要对测量值进行多个坐标系之间的相互转换和载机运动补偿的处理，才能实现在一个惯性坐标系中的目标跟踪。检测前跟踪算法（TBD）不需要恒虚警检测处理，故可以最大限度地有效利用雷达测量值信息，实现对弱小目标的检测跟踪。在雷达应用领域，检测前跟踪问题是一类非线性、非高斯滤波问题，很适合用粒子滤波算法来解决。针对机载预警雷达的测量值存在距离和多普勒速度模糊的问题，很有必要设计出一种基于粒子滤波检测前跟踪的有效方法。　　针对某型机载预警雷达跟踪算法的工程实现，本文设计出了一套完整的跟踪算法，通过仿真和对实测数据的处理，验证了该跟踪算法的有效性；为解决机载预警雷达距离和多普勒速度存在模糊的问题，本文提出了一种基于粒子滤波检测前跟踪的新方法，通过仿真验证了新方法的有效性。具体工作概括如下：　　1.研究了卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、不敏卡尔曼滤波和粒子滤波等贝叶斯类滤波算法的基本原理，总结出了各滤波算法的实现流程，通过仿真验证了各滤波算法的有效性。　　2.针对某型机载预警雷达，设计出了一套完整的跟踪算法。首先研究了雷达常规跟踪算法，包括雷达常规跟踪系统的功能组成、目标跟踪的基本概念、基于M/N逻辑的航迹起始和删除算法、最近邻数据关联算法、概率数据关联算法、全局最近邻域数据关联算法、联合概率数据关联算法。在研究的基础上，设计出了雷达常规单目标和多目标跟踪算法，通过仿真验证了所设计跟踪算法的有效性。根据某型机载预警雷达的应用背景，最终设计出了一套完整的跟踪算法，通过仿真和对实测数据的处理，验证了该跟踪算法的有效性。　　3.针对机载预警雷达测量值数据存在模糊的问题，提出了一种基于粒子滤波检测前跟踪算法的新方法。首先研究了基于粒子滤波的检测前跟踪算法，通过仿真验证了该算法在雷达多目标检测前跟踪中的有效性。在此基础上，提出了一种解决雷达数据模糊问题的新方法，通过仿真验证了新方法的有效性。