在声呐信号处理中,时间方位历程图(BTR图)是应用的比较广的一种声呐信号记录和显示方式,随着降噪技术的进步,现代舰船的噪声逐渐减小,使得时间方位历程图的信噪比也不断减小,这给目标轨迹提取带来很大的挑战。本文主要的研究内容就是复杂背景条件下时间方位历程图中的目标轨迹提取与检测。针对在低信噪比下时间方位历程图中的弱目标轨迹淹没在强背景噪声中,难以有效的识别与提取的问题,本文根据目标轨迹的特点提出了脊状信号增强算法,该算法先用去局部均值滤波抑制部分平缓的背景噪声,然后通过互相关滤波器增强目标轨迹,提高图像的信噪比,最后在一个小区域内进行积分,以达到连接部分断裂的目标轨迹的目的。实验结果表明该算法对方位历程图中的目标轨迹具有很好的增强作用,有效的提高了图像的信噪比,并通过实验证明该方法要优于OTA算法及MMF算法。针对时间方位历程图中轨迹出现的断裂、交叉等情形,本文结合目标轨迹运动信息的几何特点,提出了疑似目标点的轨迹关联及轨迹修正方法来完整提取目标轨迹,仿真实验证明该方法可以有效的应对背景噪声的干扰并准确的连接因交叉或者背景干扰而出现断裂情况的目标轨迹。在时间方位历程图中目标轨迹的提取结果中,针对出现的虚假目标轨迹,本文通过分析真实目标轨迹与虚假目标轨迹在灰度变化及几何信息上的不同点,提出了可以用于分类的3个特征维:轨迹的平均峰旁比、轨迹的峰旁比方差及轨迹完整度,根据这3个特征维利用支持向量机对疑似目标轨迹进行分类,以达到抑制虚假目标轨迹的目的,仿真实验结果表明这3个特征维可以有效区分出虚假目标轨迹,仿真实验同时利用谱聚类算法进行了一个对比实验,对比结果表明这3个特征维更加适合于支持向量机对虚假目标轨迹的分类。