随着高速目标和隐身目标的出现，微弱目标的检测与跟踪受到了广泛的关注。检测前跟踪算法是一种高效的实现微弱目标检测与跟踪的手段。当跟踪低信噪比目标时，它通过连续处理多帧数据沿可能的目标航迹积累能量来同时实现目标的检测与跟踪。动态规划算法是一类多阶段决策优化问题，它是检测前跟踪方法中一种高效的检测与跟踪微弱目标的方法，因此它成了国内外研究的热点。本文对基于动态规划的检测前跟踪算法进行了系统的研究，所取得的主要研究成果如下：
　　1.对传统的基于动态规划的检测前跟踪算法进行了研究。首先介绍了动态规划的基本原理，然后以高斯噪声下匀速运动的点目标为例研究了基于动态规划的检测前跟踪算法的实现流程，并提出了一种重叠航迹法与统计方向直方图相结合的去除伪航迹的新算法，最后详细分析了动态规划检测前跟踪算法的性能。
　　2.针对传统动态规划检测前跟踪算法的缺点，提出了三种改进的动态规划检测前跟踪算法。针对计算量大的缺点，提出了两级检测门限算法，并且为了保证算法的性能，在动态规划算法递归积累过程中加入了值函数转移步骤，结果表明，在很小的性能损失下可以大幅的减小计算量；对于复杂环境下的微弱目标，提出了一种利用复数据的相位信息和杂波图信息的复似然比检测前跟踪算法。由于相位信息和杂波图信息的使用，该算法可以有效的从非均匀强杂波环境中检测出目标，与此同时，与幅度似然比算法相比，也大大减小了计算量；由于雷达信号处理本身的特点，提出了一种利用多普勒信息的检测前跟踪算法。该算法充分利用多普勒信息减小搜索范围，不仅减小了计算量，而且减小了能量扩散及强杂波或噪声点的影响。与光学图像中微弱目标的检测跟踪相比，特别是在复杂的环境下该算法可以实现更优的检测与跟踪性能。
　　3.研究了基于动态规划的多目标检测前跟踪算法。首先介绍了多目标检测前跟踪算法的理论模型并分析了多目标检测前跟踪实现的难点；然后通过引入广义检测程序，在前两种算法的基础上，提出了一种新的利用多目标结构的多目标检测前跟踪算法。这三种算法其实质都是如何将多目标的检测跟踪转化成多个单目标的检测与跟踪；最后通过仿真对三种算法的性能进行了对比分析，结果表明本文新提出的算法性能最佳，并用实测数据验证了该算法的有效性。