极化作为雷达电磁波的固有属性,近年来在抗干扰、滤波等领域应用广泛。极化能够反映散射体的材料物理特征以及几何尺寸大小等信息,在雷达海面目标检测与识别方面有着非常好的应用前景。我国作为世界上的海洋大国,坐拥四大领海,守护好我国的海洋领土,是目前建设强大国防不可忽视的一步。由于受到海面上瞬息万变的环境条件因素影响,传统的海面目标检测与识别技术处处受限。本文从海面散射体的极化响应出发,针对记录着目标散射体全部特征的散射矩阵,以及分析目标组成的极化分解方法,分别提出新的算法对海上目标进行检测与识别工作。论文的主要内容如下:第一部分首先简述本文所应用到的极化基础理论,包括从几何角度到2维复矢量再深入到4维复矢量的三种极化电磁波表示方法,以及针对目标散射体进行特征描述的几种特殊矩阵。第二部分描述的是直接利用散射矩阵的特性,来对目标进行检测与识别工作。该部分首先通过分析雷达回波信号中的极化不变量,并结合波达方向估计算法中最经典的MUSIC算法原理,设计一种新的检测算法。新算法能够检测出在海杂波背景下的海面目标存在区间,研究证明,新算法的检测性能要远大于单一依靠一个极化不变量对目标进行检测的方法。同时该算法不仅能够检测目标散射体的位置,还对杂波信号中海杂波的纯度体现出一定的敏感性。其次,结合分类问题中的聚类思想,该部分将会论述基于矩阵距离原理的五种目标识别方法,并对五种方法的机理进行简要分析。结果表明,能综合极化特征的识别算法的性能要强于其它方法。第三部分在极化散射矩阵理论的基础上,首先阐述目标散射体的极化分解理论。并基于非相干分解中的Cloude分解理论基础,分解得到4个代表目标散射特性的特征值,再根据这4个特征值之间的相关关系,进行海面目标的检测与识别。相对应的,在对特征值的利用上,该部分提出三种检测方法以及四种识别方式,并对最终结果进行阐述分析。结果表明,三种检测方法都能利用极化特征达到较好的检测结果。且在矢量特征值下的分析中,基于矢量Cosine值下的识别方法效果最好。同时,对比第二、三部分的检测结果,得到有关将雷达视线下目标散射体视为稳态目标还是时变目标的相关结论。