地面侦察雷达在安防领域发挥着极其重要的作用,相较于图像、红外等其它传感器,侦察雷达可在远距离获得目标的状态信息,有着探测距离远、探测范围大、可穿透障碍物、安全等强大优势。目前,在大范围的安防场景中,部署地面侦察雷达已成为常规安防方案。但在雷达常常面临强杂波、高虚警环境,雷达跟踪算法在此环境下存在数据关联错误率升高、真航迹起始困难、虚假航迹数目剧增、跟踪滤波发散等问题。另外,当目标密集、目标交叉运动多时,也常会出现跟踪错误的情况。针对这些问题,本文围绕侦察雷达多目标跟踪算法进行研究,主要工作如下:首先,研究了交互多模型方法径向速度估计问题,提出了基于径向速度辅助的交互多模型滤波(Interacting Multiple Model aided by Radial Velocity,RVIMM)算法,提高了目标机动模型概率的准确性,实现了在噪声环境下对机动目标径向速度的估计,并提高了整体滤波效果;其次,研究了目标与杂波在径向速度上的差异,并利用目标的径向速度信息和其与杂波之间的差异改进了MHT中的数据关联、航迹得分计算环节,提出了基于径向速度辅助的交互多模型多假设跟踪(Interacting Multiple Model Multiple Hypothesis Tracking aided by Radial Velocity,RVIMM-MHT)方法。提高了生成假设质量与真航迹起始速度,并极大地提高了算法应对强杂波、高虚警环境下的跟踪效果,使得虚假航迹极大减少,真实航迹更加稳定。实验结果表明,基于径向速度改进的RVIMM-MHT跟踪方法在地基警戒雷达多目标跟踪中具有更好的性能、更高的跟踪精度与稳健性。