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现代军事上对机载雷达的动目标检测能力的要求越来越高，其中最关键的问题是对地面杂波的抑制。由于雷达平台的运动和雷达天线的多通道特性，机载雷达接收的地杂波更为复杂，呈现空时耦合特性。空时自适应处理(STAP)能通过调整系统的二维响应，在空时二维平面上形成与杂波相匹配的凹口，从而能够有效的对杂波进行抑制。但是，进行全优空时自适应处理(STAP)需要提供大量的训练数据，同时也产生相当大的空时协方差矩阵，并因为协方差求你需要产生巨大的运算量，在实际工程中几乎是无法实现的。因此，对STAP技术改进，使之更好的运用于实际是目前研究的重要课题。本文在STAP技术的基础上，提出基于杂波模型的STAP方法，相当于是对全优STAP进行了降维的处理，主要的工作包括：1、分析了机载雷达杂波的多普勒特性，根据机载雷达和地面杂波散射点的几何关系，建立了空时二维杂波的数学模型。分析了机载雷达地杂波功率谱特性，并进行了杂波的二维功率谱仿真。在了解机载雷达杂波特征的基础上，分别介绍了机载雷达的两种常见杂波抑制处理方法：DPCA和STAP，重点分析了全优STAP技术，对它们的优点和不足进行了总结。2、针对全优STAP技术的改进，本文采用的是基于杂波AR模型的STAP技术。介绍了地杂波AR模型的建模过程，并针分析研究了几种典型的模型阶数确定方法和模型参数估计方法。3、介绍了参数化匹配滤波器结构及基本原理，包括时域滤波、空间白化滤波，以及对滤波检测门限和检测概率的计算。在同样的杂波环境下，用此方法进行计算机仿真得到结果与最优STAP的方法进行比较。最后证明了，当机载雷达的实际运用中只有少量训练数据时，基于参数化杂波模型的空时自适应匹配滤波处理的检测性能明显优于全优STAP，能满足实际运用中的杂波抑制的要求。