海杂波是指,粗糙起伏的海洋表面与雷达发射的电磁波发生相互作用,产生的强烈的散射回波。海杂波的具体特征与海表面的环境以及雷达系统参数等各种各样的因素相关,具有回波能量强、变化快且复杂、时空非平稳等特点。当雷达探测海洋表面附近的目标时,海杂波和目标回波同时被雷达天线接收,进入雷达接收机。当目标回波强度小于海杂波或者与海杂波相当时,由于海杂波的出现,雷达对目标的检测性能会显著下降。雷达对海杂波背景下弱小目标的探测在航行安全、灾害搜救、海岸管理、国土安全等方面具有重要的意义,受到越来越多的关注和重视。近几十年来,国内外学者围绕该问题展开了多方位的研究,涉及到多种多样的信号处理方法,取得了一系列有意义的进展。但是仍然有很多不完善的地方和尚未解决的难点,需要继续探索和研究。本文基于岸基微波雷达平台和国外公开数据库的实测雷达数据,对选题展开探讨和研究。本文首先介绍了雷达目标探测的基本原理,包括对雷达系统的基本结构、雷达距离方程和雷达检测基本原理的简要介绍,着重对自主研发的MORSE雷达系统和论文后续使用的实测雷达数据组的详细情况进行了介绍和说明。在学习和研究微波雷达掠入射工作状态下的海杂波形成机制的基础上,分析了海杂波的幅度分布特性,利用常用的概率密度分布函数对实测海杂波数据进行拟合和分析,然后对海杂波的多普勒频谱进行数学建模和仿真分析。最后介绍了分形和多重分形理论,利用多重分形去趋势波动分析(MFDFA)法对海杂波实测数据进行分析,验证了实测海杂波数据序列是多重分形的。根据海杂波多普勒频谱的形态特征,本文提出了一种基于中位数估计的自适应杂波抑制滤波(MACSF)方法,通过实测数据分析和数值仿真讨论,验证了该方法在海杂波抑制上的有效性。与现有的块(Block)自适应杂波抑制滤波器(BACSF)相比,MACSF能实时跟踪海杂波在时间和空间上的变化,对海杂波功率的估计更为准确,且一次处理所需脉冲数少,有利于实时处理。在对海杂波进行多重分形分析的基础上,本文提出了一种基于高阶Hurst指数的目标检测方法。该方法利用规则目标回波和分形海面回波在多重分形参数——广义Hurst指数上的差异性来实现区分目标单元和杂波单元的功能。通过对C波段和X波段雷达回波数据的分析和数值仿真讨论,证明该方法可以用于海杂波中缓慢或静止目标的检测,并且检测性能优于现有的基于计盒维数的目标检测算法。此外,本文首次将谱峭度(SK)方法应用到海杂波背景下的弱目标检测问题中来,利用S波段雷达数据说明了具体的算法和步骤,并且仿真分析了该方法的检测效果。结果表明,对于一般海况,该算法能够有效检测移动弱目标,但是当目标静止或者缓慢移动时,算法性能下降。最后,结合前面对海杂波特征的分析,以及对海杂波的抑制方法、目标的检测方法的讨论,本文提出了四种目标检测方案,分别针对海杂波中移动和缓慢的弱小目标的检测问题。将四种检测方案应用于不同海况或不同波段的雷达数据,分析了这几种方案的检测性能。