抑制地杂波是机载雷达动目标检测首先要解决的问题。传统的单天线时域处理动目标显示和脉冲多普勒技术无法检测主瓣杂波区慢动目标。空时自适应处理(STAP)技术可以有效抑制杂波,改善机载雷达的动目标检测性能。为了实现对大范围地区交通的监视和战场信息的收集,本文研究基于空时自适应处理的广域动目标检测技术。论文第一章绪论,回顾了机载雷达动目标检测技术的发展历程,介绍了本文的研究背景和主要工作。论文的第二章研究了DPCA算法。首先分析了DPCA的原理,介绍了两种现代DPCA的模型,重点研究了时域∑△-DPCA和频域∑△-DPCA。论文的第三章研究了STAP的基本原理。从回波信号模型入手分析了目标信号、噪声、干扰和杂波特性,给出了理论上的噪声、干扰和杂波的协方差矩阵。论文的第四章研究了降维、降秩STAP。作为典型的降维STAP中的∑△-3DT算法,其通过目标空时导引矢量来确定降维矩阵,大大降低了运算量和所需样本数。该算法的缺点是降维结构事先固定而没有根据实际接收数据的信息进行自适应降维,缺乏灵活性。因此,降秩算法中的∑△-MNE基于接收数据的相关矩阵在特征空间内进行降维,在本章中做了研究。论文的第五章研究了三通道降维3DT-STAP算法,并在Transtech公司开发的通用数字信号处理系统(TS-C43)上对三通道机载雷达实测数据进行了处理,实现了对配合实验动目标的检测。本章研究了该算法的原理以及基于硬件的片上处理流程和应用程序流程,对于STAP算法的硬件实现具有工程实用价值。论文的第六章对全文的工作进行总结,并指出了下一步需要继续研究的问题。