机载预警雷达作为一种军用传感器,在现代战争中发挥着重要作用。机载雷达在探测低空目标时,处于俯视工作状态,不可避免地会接收到许多地面杂波。地面杂波强度大、范围广,运动目标往往淹没在杂波中,从而导致了机载雷达的检测性能下降。机载雷达杂波抑制技术包括超低副瓣天线、偏置相位中心天线和空时自适应处理(STAP)。空时自适应处理是一种二维的自适应滤波技术,其利用阵列天线提供的空域自由度与相参脉冲串提供的时域自由度来构造二维滤波器,具有较好的杂波抑制能力,有效地提高了机载雷达的运动目标检测性能。STAP的理论已经较为完善,但是在实际的工程应用中,依然面临着较多问题。小样本条件下的STAP方法、非均匀环境下的STAP方法、稳健的STAP方法、知识辅助的STAP方法以及复杂电磁环境下的STAP方法是目前STAP研究领域的热点问题同时也是亟需解决的问题。本文围绕以上五个方面展开研究,主要工作内容概括如下:第二章研究了对角加载参数的估计问题。对角加载可以提高空时自适应处理在小样本情况下的性能。然而,在实际中加载参数的确定是一个较为困难的问题。为了解决这个问题,提出了一种基于回波数据的自适应的对角加载参数估计方法。该方法首先将对角加载问题转化为Tikhonov规划问题,然后利用广义交叉验证准则构造优化问题,最后采用割线法求解优化问题、计算加载参数。仿真数据实验结果表明该方法可以准确的估计加载参数,提高了对角加载在实际中的应用性。第三章研究了密集目标的检测问题。机载雷达在地面运动目标检测时,主波束照射范围内的运动目标密度较大。协方差矩阵受到目标信号严重扰动,传统的非均匀检测器性能下降。为了解决这个问题,提出一种基于重加权自适应功率剩余的稳健非均匀检测器。该方法通过对训练样本集自适应重加权来降低奇异样本对协方差矩阵计算的影响。仿真与实测数据实验结果表明该方法可以有效剔除训练样本中的奇异样本,提高了传统的自适应功率剩余检测器的稳健性。第四章研究了阵元幅相误差估计问题。机载雷达的阵元幅相误差会影响运动目标的参数估计与定位性能。为了解决这个问题,提出了杂波子空间正交法与杂波Frobenius范数拟合法两种阵元幅相误差估计方法。杂波子空间正交法利用杂波补空间与最大左奇异值矢量的正交性来估计阵元幅相误差,而杂波Frobenius范数拟合法通过拟合重构的数据和实际的接收数据来估计阵元幅相误差。仿真数据实验结果表明与现有方法相比,这两种方法在低脉冲数目、低样本数目、低杂噪比的情况下均能取得良好的参数估计精度和稳健性。第五章研究了载机速度与偏航角的估计问题。速度与偏航角是知识辅助空时自适应处理中的必要参数,然而,在某些情况下,这两个参数无法获得或者精度较低。为了解决这个问题,提出了一种基于曲线拟合的参数估计方法。该方法首先利用子孔径平滑capon谱估计接收数据的功率谱,然后利用门限检测方法提取杂波对应的功率谱轨迹,最后将杂波轨迹的空时二维频率值与已知的雷达构型参数代入最小截断二乘估计器求解。仿真与实测数据实验结果表明该方法改善了传统的曲线拟合方法的精度与稳健性。第六章研究了相干转发式干扰的对抗问题。相干转发式干扰会导致雷达在接收端产生大量虚假目标,降低雷达对真实目标的检测性能。为了解决这个问题,提出了一种自适应发射技术对抗相干转发式干扰。该方法首先利用雷达预先发射的高重频脉冲串对转发式干扰进行检测和参数估计;然后在正常工作模式时利用估计得到的干扰参数优化阵列发射方向图,使其在干扰侦察方向形成零陷,从而达到降低干扰机截获雷达发射信号的概率的目的。仿真数据实验结果表明该方法可以对转发式干扰实现准确的检测和参数估计。与其它的信号处理方法相比,该方法有效减轻了接收端信号处理的负担。