机载毫米波雷达(MMW radar)是一种高精度且具有强抗干扰能力的雷达，并可应用于地面目标及低空飞行目标的检测。本文研究的是机载毫米波雷达对下视地面目标检测中的关键技术。机载雷达由于平台运动，通常面临的杂波环境非常复杂。下视杂波及干扰背景下的恒虚警概率(Constant False Alarm Rate，CFAR)检测和空时自适应处理(Space-Time Adaptive Processing，STAP)杂波抑制方法是目标检测中的两大关键技术。本文结合某型机载毫米波雷达，详细研究了机载雷达杂波特性、杂波背景下的CFAR检测问题以及STAP方法。另外对算法进行设计和仿真并且在机载信号处理平台上进行验证。本文主要内容包括:　　一、研究了机载雷达的CFAR检测方法。总结了经典的CFAR检测方法，具体介绍了四类典型的CFAR检测器。下视杂波的分布信息是机载雷达CFAR检测的基础，基于机载毫米波雷达实测数据，对杂波的分布模型和分布参数进行估计和研究。针对非均匀环境下传统CFAR方法检测性能下降的缺点，提出了改进的广义删除均值(Generalised Censored Mean-Level Detector,GCMLD)CFAR检测器和基于变化指数(Variability Index，VI)的CFAR检测方法。研究了变化指数取值和门限值的确定方法，以此判断背景的均匀程度。仿真处理结果验证了本章CFAR算法的有效性。　　二、研究了基于机载毫米波雷达实测数据的CFAR检测问题。对实测数据进行CFAR检测前，需要经过数字脉冲压缩、窗函数加权、杂波抑制等信号处理。本文介绍了机载雷达CFAR检测前信号处理的基本原理，并展示了实测数据的处理效果。结合实测数据研究了经典CFAR检测器和改进的GCMLD检测器的实际性能，对它们实测的虚警概率和检测概率进行了比较和分析。实测数据处理结果验证了改进的GCMLD算法的有效性。　　三、研究了机载雷达的STAP方法。回顾了STAP算法的原理与发展进程，重点介绍了一种适用于机载雷达的ΣΔ-STAP处理方法。本文采用先CFAR检测后STAP的处理流程，提出了CFAR-ΣΔ-STAP算法，达到剔除虚假目标和增强杂波抑制效果的目的。通过仿真实验，分析了杂波的协方差矩阵，以及STAP方法在多普勒-距离维、主瓣杂波区、副瓣杂波区的性能。根据对实测数据中的真实目标进行处理和分析，研究了STAP方法对目标检测的影响。最后结合实测数据的特点与Matlab仿真结果，提出了STAP算法在工程应用中的处理步骤。　　四、研究了基于TMS320C6678的目标检测算法实时处理。TMS320C6678具有高主频、多核处理、浮点运算、低功耗等优点，适合机载毫米波雷达目标检测的实时处理。简要介绍了TMS320C6678数字信号处理器的处理性能及存储空间，以及目标检测算法CFAR模块和STAP模块的实现流程。实时处理结果验证了CFAR和STAP算法的实时性和正确性。最后改进了OS-CFAR中的排序操作，极大地缩短了OS-CFAR算法的执行时间。