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FMCW(调频连续波)雷达由于自身具有的结构简单、峰值功率低、距离分辨率高、无盲区等特点,在体积、重量和功耗受限平台上得到重视和应用。然而,在船用导航雷达领域,由于受海杂波影响其优势没有充分体现,还存在杂波抑制、杂波下目标检测和估计等问题需要解决。为了提高海杂波下FMCW雷达的检测性能,本文针对船用FMCW雷达差频信号处理过程中的海杂波干扰抑制、恒虚警检测和频率估计这三个方面开展相关研究,具体工作如下:1、针对广义回归神经网络(GRNN)海杂波预测算法中传统采用实验法来估计参数所存在的缺陷,研究了一种改进的基于粒子群(PSO)算法的GRNN海杂波预测算法,所改进的算法根据PSO算法能够比较容易的找到群体最优解,并且简单实用的特点,利用它来找到GRNN预测海杂波时的高斯函数宽带系数,然后再根据GRNN理论来预测海杂波。预测和对消仿真实验的结果表明,所改进的方法能够有效的提高海杂波预测的准确度,从而改善了海杂波抑制的效果。2、研究了一种改进的恒虚警检测算法(STMVI-CFAR),该算法在可变指示恒虚警率检测算法(VI-CFAR)的基础上,结合消减单元平均有序统计(TM-CFAR)检测算法和开关型恒虚警检测算法(S-CFAR)的优点,在不同的杂波环境下自适应的选择不同的检测策略。本文所提的算法在均匀环境、多目标干扰环境和杂波边缘环境下都能够保持较好的检测性能。最后在MATLAB软件平台上,通过仿真试验,分析了所提改进算法在不同的背景环境下的检测性能,并与其他现有的几种检测算法进行了对比。3、为了进一步提高雷达测距的精度,首先通过对现有的几种频谱分析方法的原理进行研究,并在理想的差频信号的基础上进行了仿真验证。然后研究了一种改进的频谱估计算法,该算法将所介绍的拟合方法与Chirp-Z算法相结合,通过仿真实验的验证,的确比文中所述几种方法的测距精度更高,并通过Monte Caro仿真实验验证了算法的稳定性。4、仿真实现了一个FMCW雷达信号处理系统,从信号源的模拟、差频信号的获取、目标的检测和最后的频谱分析。进一步验证了本文所改进算法的有效性。