传统的检测跟踪是跟踪前检测（detect-before-trace，DBT）
对于DBT，它是直接采用低门限或者无门限处理的的传感器的原始观测数据，然后进行数据信息的挖掘，通过在时间上的观测积累，提高信噪比，以此达到对于目标的跟踪，在高的信噪比下DBT的检测效果较好。但是对于信噪比较低的目标，若要仍使用DBT进行检测跟踪，则需要降低门限或者提高传感器的灵敏度，但是会提高虚警率以及无效的回波信号。因此，在低信噪比下，DBT达到的效果并不是很好。对于加强信号处理提高信噪比以满足DBT门限处理的要求，可以对于信号进行长时间的相参积累来实现。因为在长时间的相参积累中，可以增加实际利用的目标回波信号能量，能够有效地提高雷达检测性能。目前，传统的相参积累都是通过FFT进行的。但是这是建立在一个大的前提条件上的，即在波束驻留期间，目标的移动要近似匀速直线运动，多普勒频率为常数，切回波包络的移动不超过一个距离门。在长时间进行观察时，上述条件将不会成立。对于FFT也不能将全部的回波能量完全积累。同时，对于相参积累，整个系统的造价也较高。因此，我们要进行探索更加有效的相参积累或非相参积累方法。检测前目标跟踪（TBD）
检测前跟踪（trace-before-detect,TBD)是针对于弱目标的检测跟踪提出的。
对于弱目标的检测跟踪，TBD作为一个典型的强非线性问题，可以进行非相参积累，能够达到较好的效果。
对于TBD，其有以下的优点： 对于原始的传感器数据进行直接的处理，处理得到的信息并随着时间的积累而进行，对于目标的决策位于整个处理链的最后一步。TBD不需要进行在传统问题中出现的观测与航迹数据关联问题，因为在数据处理时没有进行门限处理，不存在点迹数据，因此不需要进行点迹数据与航迹数据的关联。