雷达是一种全天时全天候的预警手段,在国土防御中具有关键作用。雷达预警系统所有功能的实现依赖于有效的目标检测,目标检测是雷达理论研究的关键内容。实际中雷达目标检测理论设计通常需要考虑目标和背景干扰两个方面。根据雷达工作带宽,目标分为点目标和分布式目标等,干扰背景则包括强海杂波、地杂波、电子干扰等。根据雷达实际工作背景设计有效的干扰抑制算法和目标检测算法是一个值得研究的理论问题。本文将结合雷达在一些实际工程应用过程中碰到的一些问题,主要讨论雷达干扰抑制和目标检测问题。首先,针对收发分置集中式多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达中不同距离门信号的互扰问题给出一种发射波形解相关算法;其次,针对一种雷达面临的窄带和宽带有源干扰抑制问题,研究一种基于短时分数阶傅立叶变换的干扰抑制算法,并利用实测数据进行了验证;然后,针对宽带分布式目标检测过程中距离高分辨带来的杂波统计分布偏离高斯分布的问题,给出一种基于复合高斯分布的Rao和Wald自适应干扰抑制目标检测算法;最后,针对某空基运动平台的实测数据中进行传统空时自适应处理(Space-Time Adaptive Processing,STAP)处理后面临的杂波剩余较多问题,提出一种基于稳健主成份分析(Robust Principal Component Analysis,RPCA)方法运动目标检测技术,对于实际系统误差具有很好的稳健性。以上算法以工程实际需求为来源,从理论上解决工程中面临的一些问题。集中式MIMO雷达进行脉冲压缩后不同通道可能存在互扰,脉压过程中波形正交性差会导致矩阵求逆运算数值不稳定增加互扰,对此本文给出一种QR分解的接收端波形解相关算法,可以避免数值计算不稳定导致的互扰增加问题。本算法通过对多发射波形相关矩阵做矩阵分解和迭代运算,实现波形解相关。通过多个目标对收发角度联合估计精度的分析,验证了所提算法的可行性和有效性。针对现代雷达在监视任务中面临的无意干扰中的窄带干扰或宽带干扰,它们与目标回波信号无论在时域还是频域都会出现重叠。为此针对一组受到两种干扰污染的实测数据,本论文以窄带干扰和宽带干扰的时频特性为基础,给出了一种基于短时分数阶傅里叶变换的干扰抑制算法。该算法首先将接收数据变换到分数阶傅里叶变换域,然后在变换域内对干扰信号进行分离,接着通过对增益系数进行优化设计,使得在干扰被抑制的同时,信号的时频特性得到最大限度的保留,最后采用短时分数阶傅里叶逆变换得到干扰抑制后的有用信号,仿真和实测数据处理验证了本文方法的有效性和可行性。多通道宽带雷达目标检测中面临的宽带杂波干扰信号通常利用一般的统计模型难以描述,且用于估计杂波协方差阵的统计一致性分布的样本数通常较少,针对该问题,本文研究了在杂波协方差矩阵未知时,基于复合高斯分布杂波模型,推导了分布式Rao和Wald目标检测算法,同时利用了一些天线阵列中干扰信号协方差阵存在反对称结构的特点,增强了在小样本条件下的干扰信号协方差阵估计准确度。仿真实验表明该算法可以在宽带干扰条件下提升对于目标的检测性能,尤其是当样本数较少时可获得比不利用反对称结构更好的检测性能。在处理某空基运动平台的实测数据过程中发现,进行传统空时自适应处理(STAP)处理后杂波剩余仍然较多,为此提出一种基于RPCA方法的运动目标检测技术,同时利用目标在场景中通常稀疏的特点施加了一个图形约束,有效的减少了实测数据输出场景中的杂波剩余,改善了输出图形的清洁度。另外,还利用仿真数据对算法进行了分析,表明该算法还具有对系统误差稳健的特点。