雷达的海面弱小目标检测技术一直是目标检测领域中的一项重要的课题，也是雷达信号处理中最复杂的问题之一。海杂波沿距离维的分布表现为较强的非平稳性，严重影响了对海上目标，特别是弱小目标的检测。海面弱小目标检测技术在军用和民用方面均占有非常重要的地位，因此，本文针对海面弱小目标检测技术进行了以下研究和改进：(一)研究和分析了一种基于海杂波混沌特性的海面弱小目标检测算法。使用RBF神经网络重建海杂波的混沌动力系统，以雷达回波的预测误差作为判别依据检测海面弱小目标。仿真实验表明，本文算法训练的RBF神经网络能够很好的完成对海杂波的预测，并能很好的实现对海面弱小目标的检测，检测性能良好。(二)研究了一种基于熵加权和Hough变换的海面弱小目标检测算法。将熵加权算法与Hough变换检测算法结合，熵加权算法能够实现对雷达回波信号的非相干积累并抑制海杂波，同时，Hough变换检测算法沿着目标的轨迹进行能量的积累，本方法实现了对海面弱小目标信号的有效积累并能够抑制海杂波。仿真实验表明，基于熵加权和Hough变换的检测算法可以有效地从海杂波背景中检测出弱小目标，具有较为广泛的适应性和一定的检测效果。