非合作双基地雷达探测系统由于具有“四抗”特性且成本较低,成为近年来雷达领域的研究热点。利用非合作雷达信号作为外辐射源的被动探测系统不仅提高了外辐射源雷达的探测威力性能,而且扩展了可利用的外辐射源种类。但系统的研究面临诸多问题和挑战,特别是系统探测过程中的杂波干扰以及低检测概率下的目标跟踪问题。本文围绕非合作双基地雷达的杂波干扰抑制以及目标跟踪关键技术开展了深入研究工作。主要内容概况如下:第二章分析了非合作双基地雷达系统的探测性能。首先研究了非合作双基地雷达系统的工作原理和系统结构组成。然后在双基地雷达方程基础上构建了以线性调频脉冲信号为外辐射源的非合作双基地雷达距离方程,并分析了辐射源的非合作性对系统探测性能的影响。最后分析了系统探测中存在的主要问题。第三章研究了非合作双基地雷达探测系统信号处理阶段的近程杂波干扰抑制算法。在时域扩展相消算法的基础上,结合脉冲信号辐射源特点,充分利用数字阵列接收天线优势,提出了一种基于阻塞矩阵的分步自适应扩展相消算法。实验结果表明,本文所提算法在杂波干扰抑制过程中能够较好保留目标回波信号分量的同时尽可能抑制掉直达波干扰以及多径地物杂波干扰,有助于后续近程目标的检测。第四章研究了非合作双基地雷达数据中的杂波干扰抑制算法。首先结合双基地量测模型,提出了一种迭代的非均匀双基地量测网格单元构建算法。然后基于构建的量测网格单元模型,针对非合作双基地雷达数据中的虚警干扰,提出了一种基于非均匀网格形态学膨胀的虚警抑制算法。仿真和实测实验结果表明,所提算法能够抑制掉大量虚警数据,同时与数据关联算法相结合能够有效提高密集杂波干扰环境下非合作双基地雷达数据关联算法的性能。针对非合作双基地雷达数据中的静态地物杂波干扰以及其他剩余杂波问题,提出一种基于网格化形态学处理与多维随机抽样一致性（Random Sample Consensus,RANSAC）的杂波抑制算法。实测实验表明,所提算法能够有效抑制掉地物杂波和其他剩余杂波干扰,同时能较为完整地保留目标数据,特别是低信噪比的目标数据,且不受辐射源信号脉冲间隔时间捷变的影响。第五章研究了低检测概率下基于随机有限集的多目标跟踪算法。针对非合作双基地雷达探测系统多目标跟踪中面临的目标检测概率低、新生目标出现位置和出现时间未知且随机等复杂场景问题,在随机有限集（Random Finite Set,RFS）多目标跟踪算法框架下,提出了一种带有自适应新生强度估计的改进PHD（Probability Hypothesis Density）滤波器。针对低目标检测概率问题,在经典PHD滤波器中,建立了正式状态集和临时状态集,并在临时状态集中引入了状态的遗忘因子参数,从而实现临时状态集内动态检测概率的构建。结合所提改进PHD滤波器结构,针对新生目标出现位置随机、出现时间随机问题,提出一种自适应新生强度估计方法。仿真和实测实验结果表明,相比其他带有自适应强度估计的多目标跟踪算法,所提算法在低目标检测概率下性能表现优异。