在目标跟踪初期，探测系统得到的量测周期有限，航迹起始就是从有限的量测周期中筛选出稳定可靠的航迹。航迹起始作为目标跟踪的第一步，其质量影响着后续目标跟踪的所有阶段。
　　在强杂波多目标环境，信息容量较大，信息之间的关系复杂，被探测目标的数量未知，航迹起始往往具有较高的虚警率或漏警率，显然，从有限的量测周期中进行高质量的航迹起始仍然是很困难的任务，因此强杂波下的多目标航迹起始问题是一个具有挑战性的课题，具有重要的研究价值。本论文对强杂波下的多目标航迹起始中的杂波过滤、航迹起始、漏警检测等理论和关键技术进行研究，并给出了相应的解决方法。
　　第一，设计了基于放宽逻辑的杂波过滤算法。利用放宽的逻辑法对原始量测数据进行筛选，通过设计一种由小到大自适应变化的波门筛选量测，并利用量测数据的观测角信息，在多项式外推的基础上增加了角度外推。其作用是剔除大部分杂波，获得一种检测率高而杂波少的环境。
　　第二，设计了基于模糊的序列Hough变换航迹起始算法。算法根据系统噪声划分网格，平衡了网格划分粒度与航迹起始质量的关系;利用模糊聚类构建柔性的叠加矩阵，避免了传统Hough变换0-1刚性投票方式带来的变换误差;采用间隔周期的叠加矩阵匹配关联，克服了量测发生闪烁断续时不能及时建立目标航迹的缺点;并设计了斜率校验方法，检测编队密集的串行航迹。最后利用滑窗法及时反馈起始结果，确认航迹。
　　第三，设计了基于模糊聚类的漏警检测算法。首先将峰值点还原成真实航迹，然后用模糊聚类的思想计算漏检点迹与目标航迹的隶属度，将隶属度作为关联权重，计算漏检点迹与目标航迹的关联概率，从而检测出漏警航迹。最后，为验证漏警检测质量，设计了三种校验方法。该算法能检测出大部分漏检点迹，从而有效降低漏警率，提高航迹起始成功率。
　　实验结果表明，本文算法在强杂波多目标的环境下，可以有效建立目标航迹，较好解决了杂波过滤、航迹起始以及漏警检测等航迹起始中的关键技术问题。