雷达数据处理属于现代雷达系统中的重要组成部分,主要包括点迹凝聚、航迹起始、目标跟踪和多目标关联等环节。它通过接收雷达信号处理后的原始点迹进行处理,得到目标的位置、速度等状态,最终形成目标运动轨迹。随着现代信息化战争武器的不断革新,雷达技术及其体制不断完善,相应地对雷达数据处理系统也提出了更高的要求,需要处理的数据越来越复杂,数据量越来越大,使得加快雷达数据处理的速度成为必要。本文以某雷达项目为背景,围绕雷达数据处理算法及实现进行了以下研究工作:1、针对传统点迹凝聚方法在复杂环境下凝聚效率不高的问题,提出一种在距离上凝聚采用GPU加速的改进凝聚方法,显著地提高了运算速度,增强了处理实时性。2、对航迹起始中的逻辑法、修正的逻辑法、Hough变换法和修正的Hough变换法进行研究和仿真对比。对跟踪滤波的基本原理、系统模型、观测模型进行研究。对卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波(EKF)和不敏卡尔曼滤波(UKF)做了详细分析和Matlab仿真。对航迹关联算法中的最近邻域法、概率数据互联算法(PDA)和联合概率数据互联算法(JPDA)做了研究,并对单目标和多目标进行了仿真分析。3、在上述研究的基础上,本文完成了包含数据传输、点迹凝聚、航迹起始、跟踪滤波、雷达显示的雷达数据处理终端软件。本软件在Qt开发平台上开发,介绍了系统方案设计以及各个模块的详细设计,并给出了实验处理结果,处理结果表明该软件能够稳定地对目标进行跟踪和显示,各项功能满足要求。