机载雷达工作时,地杂波是影响目标检测的重要因素。空时自适应处理（Space Time Adaptive Processing,STAP）利用地杂波的空时耦合特性,可以形成与杂波脊匹配的凹口,在尽量保持目标增益的前提下有效地抑制杂波。但STAP需要足够的独立同分布的均匀样本来估计杂波特性,而现实中杂波往往是非均匀的,限制了STAP能够获得的均匀样本数目,严重影响了协方差矩阵估计的准确性,往往导致杂波抑制性能明显下降。而斜侧阵面和地形起伏都是导致杂波非均匀的常见原因,因此研究斜侧阵面和地形起伏所导致的杂波非均匀问题具有重要意义。本文围绕提高STAP在非均匀环境下的杂波抑制性能展开研究,针对斜侧阵下近程杂波导致的杂波非均匀问题,提出了等多普勒样本和等锥角样本结合的协方差估计新方法以及杂波分区抑制方法。针对地形快速起伏的山区环境导致的杂波非均匀问题,提出了一种单快拍下运算量更小的多普勒域降维迭代自适应STAP方法。论文的主要内容概括如下:1.研究了斜侧阵杂波抑制问题。中高重复频率下单个距离单元的回波包括了远程杂波和近程杂波。为了更好的估计每一种杂波分量的特性,按照同一锥角的远程杂波在距离多普勒平面呈直线分布,近程杂波呈曲线分布的特点,提出了一种协方差矩阵估计的新方法。该方法既沿着多普勒轴方向取样本,又沿着等锥角的杂波分布曲线取样本,使得训练样本同时包含与远程杂波、近程杂波分布特性接近的样本。仿真结果显示与常用的非均匀分段法相比,所提方法明显改善了近程杂波副瓣区的杂波抑制效果。为了在整个距离多普勒平面都能获得最优的杂波抑制效果,本文又提出了一种杂波分区抑制方法。该方法将整个距离多普勒平面分为高度空阔区,强非均匀杂波区,非均匀杂波区,均匀杂波副瓣区,均匀杂波主瓣区5个区域。对每个区域采用不同的样本选取方法估计协方差矩阵,进行空时自适应处理。仿真结果证明该方法能够在整个距离多普勒平面获得更好的杂波抑制效果。2.研究了地形快速起伏的山区杂波抑制问题。相比于理想的平坦地形环境,山区环境中杂波动态范围大,空时二维平面的杂波脊容易出现不连续和偏移,且随距离快速变化,使得均匀样本不足的情况更加严重。迭代自适应方法（Iterative Adaptive Approach,IAA）凭借其在单快拍的情况下仍然具有高分辨率的谱估计性能的优势,理论上能够解决上述均匀样本不足的问题。但IAA在系统自由度较高时,空时二维平面上划分网格数目较多,导致功率谱估计的复杂度高。针对该问题,本文提出了多普勒域降维迭代自适应STAP方法。该方法对回波数据进行多普勒滤波,利用多普勒滤波使杂波局域化,将杂波限制在一个较小的空域范围内。对于每一个多普勒通道,只在空域上利用IAA进行功率谱估计,重构协方差矩阵进行空时自适应处理。仿真结果证明,在脉冲数较多的情况下,所提方法可以取得较好的杂波抑制效果并显著降低运算量。