空时自适应处理(STAP)技术能够有效提高机载相控阵雷达地杂波抑制能力和动目标检测性能,受到了广泛关注。常规统计STAP性能最优的前提条件是具有足够的与待检测样本中的干扰独立同分布(IID)的训练样本。但在实际机载雷达所处的非均匀环境中,能够满足IID条件的样本较少,导致这一条件难以满足,以致常规统计STAP的性能急剧下降。针对这一问题,本文研究的主要内容是非均匀环境下的STAP算法。本文首先介绍了STAP的一些基本知识,并针对非均匀环境,讨论了几种非均匀现象(功率非均匀、干扰目标、分立干扰等)对STAP算法的影响。接着对几种常规的降维STAP算法的性能做了分析比较,以选择性能较优的算法应用到非均匀环境中。为克服实际非均匀环境中干扰目标对系统性能的不利影响,本文提出了一种基于非均匀检测的两级降维信号处理算法,即首先对训练样本进行局域联合降维处理(JDL),然后采用基于自适应功率剩余(APR)准则的非均匀检测器(NHD)剔除非均匀样本,接着再对剩余的均匀样本进行MWF降维处理,估计滤波器权系数,最后用确定的权系数对检测单元进行检测。理论分析和仿真表明,该算法能有效剔除干扰样本,提高动目标检测性能,所需训练样本数较少。与常规直接级联NHD的降维STAP算法相比,该算法计算量小,便于工程实施。本文最后针对非均匀环境中的孤立干扰问题,探讨了一种基于JDL-MWF两级降维直接数据域算法,理论分析和仿真验证了该算法具有较好的稳健性能,并且计算量较小。