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精确估计协方差矩阵是空时自适应处理(STAP)的核心问题。基于最大似然的样本协方差矩阵估计方法仅适用于均匀环境。为提高非均匀环境下STAP的性能，本文针对非均匀环境下协方差矩阵的估计进行了研究。首先阐述了机载雷达回波信号模型及空时自适应处理(STAP)算法的基本原理。简单介绍了全空时STAP算法及降维STAP算法。然后分析了不同非均匀环境对STAP性能的影响，对现有的几种典型的非均匀算法如广义内积(GIP)、知识辅助等进行了研究，仿真分析了算法的性能。最后在已有算法的基础上，提出了一种改进的迭代加权的算法。该方法依据广义内积值与其统计均值的距离确定样本的加权系数，并通过建立广义内积直方图及迭代处理的方式进一步提高协方差矩阵的估计精度。所提方法能有效改善已有算法的不足，提高STAP检测性能。仿真验证了算法的有效性。