雷达海面目标探测在海岸监视、海难搜救、海洋环境监测等方面具有重要的应用价值。在对海探测过程中,受海杂波复杂特性的影响,雷达对海面小艇、渔船、浮标等典型小目标的检测性能会严重下降,无法满足对海面目标精细感知的实际应用需求。因此,雷达海杂波抑制与小目标检测是当前国际上亟待解决的前沿热点问题,具有重要的研究意义。其核心是海杂波建模分析、海杂波智能抑制和小目标准确检测。本文针对这些问题,开展了海杂波特性分析与建模、海杂波智能抑制和小目标检测方法的研究,并通过实验对研究方法进行了验证,具体的研究内容如下:1、分析了海杂波的散射特性与统计特性,研究了复合K分布雷达海杂波模型,生成了雷达扫描工作模式下的海面回波仿真数据,有效反映了海杂波的非高斯特性与空时相关特性,为海杂波抑制与小目标检测的研究奠定了基础。2、提出了一种雷达海杂波智能抑制方法,建立了环形对称的海杂波抑制网络,学习了海杂波数据的特征,将海杂波抑制前的雷达数据域转换到抑制后的数据域,并保留了海面目标的信息,实现了对海杂波的有效抑制。3、提出了一种基于显著性增强融合的小目标检测方法,通过提取目标的多维特征,构建了融合显著图并将其用于似然比计算,提高了目标的帧间积累性能,实现了对低信杂比条件下海面小目标的精确检测与跟踪。上述方法的有效性已在仿真与实测雷达数据上得到了验证。结果表明,本文所提的海杂波智能抑制方法,在有效抑制海杂波的同时可保留目标的完整信息;所提的目标检测方法,在低信杂比条件下可以实现对海面小目标的准确检测。