与普通阵列相比，极化敏感阵列不仅可以获取信号的空间方位信息，而且可以感知信号的极化状态信息。但对于目前的大型雷达系统而言，在孔径不变的前提下，必然会造成信道数翻倍，天线成本增加，极大地限制了其在大型雷达系统中的应用。而交替极化敏感阵列的提出，极大地解决了传统极化滤波造价昂贵的雷达系统。本文主要针对交替极化滤波问题进行了讨论，分别对在理想情况下、误差情况下以及运动情况下的交替极化滤波算法进行研究。主要工作包括:　　1)现有的基于极化敏感阵列的投影滤波算法对信号极化参数要求较高，即期望信号和干扰信号极化参数均已知。因此，本文在期望信号极化参数未知的情况下推导出斜投影滤波算子，再利用该滤波算子提取出干扰信号，然后利用对消原理获取纯净的期望信号。在传统正交投影滤波无法定量分析滤波损失量的问题上，通过构造交替极化正交投影滤波算子，从而确立了滤波损失量的变化情况。拓展了极化投影滤波的限制条件，仿真实验验证了改进的投影滤波算法的可行性，同时也验证了斜投影滤波与正交投影滤波具有相同的输出信干噪比。　　2)回波极化参数和接收信号阵列结构在极化滤波中必然存在误差，这会对极化滤波造成不利影响。针对这一问题，主要从两个方而进行研究:一是极化参数估计误差对滤波性能的影响，研究了极化参数估计误差对信干比改善因子与期望信号影响因子的影响;二是交替极化敏感阵列本身的误差特征，即幅相误差和位置误差。首先给出存在误差时导向矢量的自相关矩阵，然后利用该自相关矩阵推导出正交投影和斜投影滤波的输出信干噪比，实验表明滤波性能随阵列误差增大而严重恶化，为极化滤波在变极化雷达中的有效应用提供理论依据。　　3)在来波信号与接收阵列存在相对运动的情况下，且干扰能量较强时，即使阵列角度的微小变化亦能导致自适应滤波性能的严重下降。针对此情况，本文以接收信号阵列静止而干扰运动为前提，在交替极化敏感阵列的基础上，提出了一种将空域-极化域联合零陷展宽矩阵与采样协方差矩阵求逆(SMI)算法结合的稳健运动干扰抑制方法，其中空域-极化域零陷展宽矩阵是以干扰方向附近存在一簇等功率的虚拟干扰作为假设条件推导获得的，仿真实验表明该方法可以有效的抑制运动干扰。