对于大多数工作于海事环境的机载、舰载以及地面雷达，海洋表面的后向散射都是不需要的，称之为海杂波。因此，海事雷达必须具有区分海杂波回波和目标回波的能力。随着雷达分辨率的提高，早期对于海杂波统计特性满足高斯分布的假设不再成立。受困于类似目标的杂波尖峰，雷达系统的虚警概率大大提高。此外，不同于星载雷达，舰载雷达和地面雷达的掠射角通常小于10°，有时甚至为0°。在低掠射角的情况下，海杂波的尖峰效应更加明显。因此，对于高分辨率及低掠射角条件下的海杂波精确建模以及后续的检测算法研究是当前海事雷达发展的迫切任务。本文基于经济学中的广义自回归条件异方差(GARCH)过程，对海杂波建模及相关检测算法进行了研究，主要的创造性成果有:　　(1)为了适应雷达的应用，本文将一类非线性自回归条件异方差(NARCH)过程扩展到复数域，并推导了模型未知参数的拟最大似然估计(QMLE)解析表达式。在利用该模型对海杂波建模的基础上，推导了条件广义似然比检验算法。实际杂波和目标的仿真结果表明，相比于线性的ARCH检测器以及传统的高斯检测器，这种非线性模型的检测算法具有更高的检测概率。　　(2)经济学中，GARCH过程的条件方差表达式具有大量的改进和扩展形式。本文详细分析了这些扩展模型在海杂波建模应用中的优缺点，包括绝对值GARCH、指数GARCH、门限GARCH、GJR-GARCH、非线性GARCH、非线性-非对称GARCH、非对称功率GARCH及以上常用GARCH类模型的参数化模型族。在此基础上，本文提出一种复数域自回归广义非线性-非对称GARCH模型。实际数据仿真结果表明，这种新模型在K-L差异和K-S距离两种定量分析标准下，都获得了最好的拟合效果。　　(3)本文结合GARCH模型和自回归滑动平均(ARMA)过程，将相邻杂波回波以及相邻回波条件方差之间的相关性同时建模成未知系数。该方法放宽了GARCH模型相邻采样值的独立性假设，大大减少了精确参数估计所需要的雷达驻留时间。随后，本文基于ARMA-GARCH杂波模型以及SwerlingⅠ波动目标模型，推导了相关的条件广义似然比检测算法。实际数据仿真结果表明，相比于AR-GARCH检测器，本文提出的ARMA-GARCH检测器具有更高的检测效率。　　最后，文章对全文的主要内容进行总结，并对未来的研究方向进行展望。