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现代战争有着复杂多变的战场环境，而且随着反辐射导弹和隐身飞机等新式武器的发明，现代雷达面临着巨大的挑战。回波中的强杂波会对系统目标检测性能产生影响，散射回波系统接收到的杂波强度大，分布广并且呈现强烈的非均匀性。全维的空时自适应处理技术（STAP）在理想情况下能有效抑制杂波，然而在实际场景中，不能获得足够的训练样本数，并且因为有着巨大的计算量不能满足系统实时性的要求，因此在实际工程中应用范围非常局限。 本文从散射目标回波系统出发，在STAP的基础上寻找适用于这种实际场景的杂波抑制办法，主要工作内容如下： 1. 首先介绍了散射回波系统的工作几何场景，然后从机载雷达空时信号采样原理出发，介绍了散射回波中杂波建模的具体过程，并重点分析了散射回波中杂波的特性，以及STAP技术的局限性，并提出了散射回波系统杂波抑制方法的选取办法，最后简要介绍了散射回波处理的系统流程。 2. 针对散射回波处理系统被动探测的工作原理，详细介绍了直达波干扰的产生原理以及强直达波干扰对系统性能的影响。介绍了基于最小二乘算法的扩展相消批处理算法的基本原理，并说明了分块算法能通过并行处理满足系统实时性处理要求，最后验证了具体场景下扩展相消批处理算法的有效性。 3. 针对STAP技术应用到实际场景中的困难，本文采用了基于AR模型的参数化杂波自适应抑制算法，然后详细介绍了杂波的AR模型建模原理以及AR模型中的参数估计方法，然后介绍了参数化匹配滤波器的基本结构和工作原理，并针对系统具体工作场景，分析了杂波抑制算法的性能。 4. 分析了在非均匀杂波环境下，训练数据不足造成自适应匹配滤波算法抑制杂波性能下降的问题。本文将收发平台运动参数以及工作参数等先验信息用来重构杂波，能较好的模拟真实杂波协方差矩阵，后续基于此的自适应算法也能取得不错的性能，证明了当训练数据不足且对系统实时性要求较高的环境下这种方法的优越性。