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空时自适应信号处理（STAP）是将传统的阵列信号处理技术拓展到空时两维进行处理，应用到机载雷达中能有效抑制强杂波与干扰，改善动目标检测性能。但由于全维自适应处理所需的独立同分布样本数大，计算复杂度高，全维STAP方法在实际应用中受到限制，本文主要针对全维STAP处理样本需求量大、计算复杂度高的问题进行研究，主要内容包括以下几个方面：1、第二章基于空时分离原理，介绍了一种空时分离的降维STAP算法。该算法用双迭代（BIA）算法进行求解，理论分析和仿真实验表明，用BIA算法具有快速的样本收敛性和计算收敛性，在小样本条件下即可取得优良的性能。且从方向图来看，BIA算法最优解的方向图具有更好的波束保形性能。2、第三章介绍了一种基于辅助知识的预滤波方法。充分利用可提前获取的辅助知识，通过分析阵元在单个脉冲接收采样数据的结构，根据相邻脉冲接收采样数据结构的关系，设计一种预滤波器，在STAP算法前进行预滤波，滤除大部分杂波，使得剩余少部分杂波在后续STAP处理时能被充分抑制。尤其是预滤波方法对CMTI算法性能改善明显，PF+CMTI算法性能与1DT算法性能相当，这是非常明显的优势，因为CMTI算法是一种非自适应算法，可以进行单样本处理，而1DT算法是一种自适应算法，有一定的样本需求量，且需要对协方差矩阵进行估计并求逆，所需要的计算量远高于CMTI算法。3、第四章将基于辅助知识的预滤波方法应用到机载MIMO雷达中。首先分析了机载MIMO雷达信号模型，并分析了机载MIMO雷达杂波自由度与杂波谱的分布特性。接着通过剖析机载MIMO雷达阵元在相邻脉冲采样接收数据矢量的结构，设计了一种非自适应预滤波器，在STAP算法前进行预滤波，理论分析和仿真实验表明，预滤波器能够滤除大部分杂波，使得剩余少部分杂波自由度与幅度均大幅下降，能够被后续STAP算法充分抑制，从仿真实验可以看出，预滤波方法对机载MIMO雷达算法性能的改善主要在主瓣杂波区。