多普勒天气雷达的基数据经常会被地物杂波所污染,这对基数据估计(R、V、W)的准确性影响很大。由于多普勒天气雷达的全部产品和算法是建立在基数据基础上的,如果地物杂波没有被有效抑制,既会影响基本产品,又会影响导出产品。因此,抑制地物杂波是所有多普勒天气雷达获取高质量数据产品的必要步骤。本文首先介绍了地物杂波抑制的研究背景与研究意义,分析了多普勒天气雷达地物杂波及天气回波信号的特征,仿真了多普勒天气雷达回波信号(包含地物、天气及地物与天气同时存在情况),并将仿真信号应用于时域与频域地物杂波抑制的研究中。然后,本文探讨了时域滤波。给出了时域滤波的基本原理以及通常采用的IIR椭圆地物杂波滤波器的设计方法。重点研究了回归滤波器这一时域滤波算法。从正交多项式的拟合出发,给出了回归滤波器抑制地物杂波的基本原理及其滤波实现过程。通过对回归滤波器的计算复杂度的研究,寻找使回归滤波器计算量最小的正交多项式。分析了回归滤波器频率响应特性,比较了回归滤波器与IIR椭圆地物杂波滤波器的计算复杂度。利用仿真的雷达信号,分析了回归滤波器的地物杂波抑制性能。回归滤波器实际上是一高通滤波器,它在滤掉低频地物杂波的同时,对落在滤波器阻带内的天气回波信号同样会造成衰减。在天气回波信号谱宽固定的情况下,通过改变天气回波信号的平均多普勒频率,分析了回归滤波器对它的衰减情况。在基于一组实际采集的雷达信号的基础上,给出了回归滤波器的地物杂波抑制比随着滤波器阶数的变化情况。接着,本文探讨了频域滤波。给出了频域滤波的基本原理,重点研究了自适应高斯频域滤波器这一频域滤波算法。介绍了自适应高斯频域滤波器的特点及其抑制地物杂波的应用前提。基于仿真的多普勒天气雷达信号,描述了自适应高斯频域滤波器的滤波过程。针对实际采集的雷达回波信号,分析了自适应高斯频域滤波器的地物杂波抑制性能。最后,本文对地物杂波时域与频域的抑制性能进行了分析与比较。在三种滤波算法中,自适应高斯频域滤波器的地物杂波抑制性能最高,回归滤波器的地物杂波抑制性能次之,IIR椭圆滤波器的地物杂波抑制性能最低。但由于离散傅立叶变换的使用,动态噪声的测量以及为了选择最优窗而进行的重复计算,这些操作使得自适应高斯频域滤波器需要的计算量比回归滤波器和IIR椭圆滤波器这两种时域滤波算法需要的计算量大得多。时域滤波具有计算量小、能够实时实现等优点,在资源和处理速度受限制的情况下,大多会采用时域滤波。