杂波抑制一直是机载雷达动目标检测过程中的关键问题。由于杂波具有空时耦合特性，人们利用空域和时域二维联合自适应处理来提高机载雷达的杂波抑制性能以及动目标检测能力。经过几十年的发展，国内外对空时自适应处理(Space-Time Adaptive Processing, STAP)技术已经逐渐从理论研究转到实际应用研究。本文以改善杂波抑制性能、提高目标检测能力为宗旨，围绕STAP技术在机载雷达应用中需要解决的的实际工程问题展开研究。论文内容概况如下：1、介绍了机载雷达的杂波数学模型，对阵元误差、杂波内部运动影响下的空时二维杂波谱进行分析，并对STAP的基本原理进行论述。2、针对训练样本数不足以及干扰子空间泄漏造成的协方差矩阵估计误差的问题，介绍了几种稳健的STAP方法，并分析其各自优缺点及适用情况。通过仿真实验验证了协方差矩阵锥削方法与主分量法结合以及协方差矩阵锥削方法与对角加载相结合时的优越性。3、对于复杂环境下样本非均匀性带来的自适应处理性能下降的问题，讨论了一种基于局域联合处理和直接数据域处理的混合方法，并对一种基于回波数据知识的STAP (Knowledge-Based STAP, KB-STAP)处理器进行深入研究。仿真结果表明利用KB-STAP处理器能够获得较好的杂波抑制效果，提高目标检测能力。