低空小目标雷达截面积小,雷达探测时的仰角较低,容易受地面强杂波的影响,因此对此类目标进行鲁棒地检测跟踪是低空探测系统面临的一个难题。针对上述问题,本文对低空小目标的检测跟踪算法进行了研究。通过杂波抑制、特征辅助、虚警抑制、正则化量测估计等方法,增强了算法鲁棒性。论文主要研究内容如下:1)对于脉冲多普勒(PD)雷达,经过动目标检测(MTD)处理后强地杂波的主瓣与目标分离,但是其副瓣依旧会影响小目标检测。针对该问题,本文研究了一种自适应CLEAN杂波抑制算法。该算法基于多散射点模型构造理想杂波谱,并通过最小二乘法对各杂波散射点的幅度进行优化求解,使杂波对消后的残余能量最小。在杂波抑制的基础上,使用杂波图进行目标检测,并通过仿真比较了杂波图面处理技术以及改进的混合杂波图技术和传统CA CFAR技术的检测性能。2)在目标检测阶段,研究了基于多特征辅助的虚警抑制技术,讨论了使用图像特征中的颜色直方图、灰度共生矩阵以及HU不变矩以及微多普勒特征进行虚警抑制的可行性,并对其进行了仿真。在航迹跟踪阶段研究了一种速度匹配的虚假航迹剔除方法,通过判断多普勒速度和距离差分平均速度的匹配度来抑制部分虚假航迹。3)针对散射点聚集过程,点迹集合不稳定导致系统测量误差增大的问题,研究基于正则化理论的量测估计方法,通过引入一个惩罚因子项,估计航迹关联量测,以减小量测误差、平滑航迹滤波输出。通过参数自适应调整,对航迹历史和新息进行平衡,保证了更好的跟踪稳定性。