随着隐身技术的不断发展，雷达对微弱目标的检测越来越困难。如何提高雷达对微弱目标的检测能力成为新一代雷达技术研究中的一项重要内容。本文在总装备部武器预研项目的支持下，对雷达微弱目标检测技术进行了深入的研究，主要研究工作和成果如下：（1）针对微弱目标检测中线性调频信号直接脉冲压缩后输出信号旁瓣较大的问题，本文分析了常用的直接加权加窗旁瓣抑制方法，对比了海明窗（hamming）、汉宁窗（hanning）、凯塞窗（kaiser）、布莱克曼窗（blackman）和巴特利特窗（bartlett）等加权函数的脉冲压缩旁瓣抑制性能，并深入讨论了各相应函数对脉冲压缩的性能影响。（2）针对微弱目标检测中长时间脉冲积累可能产生的距离走动和多普勒扩散问题，本文提出了一种基于短时滑窗的长时间相参积累改进算法。该算法将雷达回波信号组成一个先进先出的队列，以滑窗的形式对不断更新的队列进行相参积累，以此来防止距离走动和多普勒扩散。仿真结果表明该算法能有效地防止距离走动和多普勒扩散对积累性能的影响，计算量小，算法效率高。（3）针对恒虚警检测器（Constant False Alarm Rate，CFAR）在微弱目标检测中，检测性能下降，运算量大的问题，本文提出了一种分段有序统计恒虚警检测器（Areal Ordered Statistic Constant False Alarm Rate，AOS-CFAR），该检测器对参考单元前后沿滑窗同时进行有序统计，并将前沿滑窗第i个和后沿滑窗第j个排序样本之和作为检测单元的杂波功率估计。仿真结果表明，在均匀背景或多干扰目标背景下，该算法比CFAR具有更好的检测性能，且样本排序时间明显减少，更容易在工程上实现。