雷达在现代信息化战争中起到至关重要的作用,并广泛应用于国防安全领域。而对于雷达舰船目标的检测与识别则是成为了各国争相研究的热点,其中,恒虚警率（Constant False Alarm Rate,CFAR）检测作为一种能根据环境变化来自适应调整阈值的技术,被广泛应用于海面雷达舰船目标的自动检测与追踪。在各国科研人员的不断努力下,众多CFAR检测方法被提出,并在均匀海况下取得了良好的检测效果。然而,这些检测方法在非均匀海况下,如包含强斑点噪声、目标分布密集、强杂波边缘等环境,则很难保持性能的平衡。目前,海面舰船目标检测主要存在两个方面的难点:一是在非均匀海况下对目标进行精确高效的检测比较困难;二是对受到自身的散射特性、环境和雷达设备参数等影响的弱目标的检测存在明显的性能瓶颈。本论文将分别从这两个方面展开研究,并且使用多种雷达实测数据对研究成果进行实验验证和分析。本论文研究的主要内容如下:（1）在深入地研究了雷达舰船目标恒虚警率检测机理的基础上,对传统的各类CFAR检测方法进行实验论证和分析,并针对它们在目标分布密集和强杂波边缘等非均匀海况下检测精度下降的问题,提出了一种基于自适应截断深度的CFAR（CFAR Based on Adaptive Trimming Depth,ATD-CFAR）检测方法。ATD-CFAR能将局部参考窗中的干扰像素点去除,极大地保持了真实海杂波样本。与传统的CFAR相比,该方法能更精确地估计出参数,在实现较低虚警率的同时,极大地提高了非均匀海况下的目标检测精度。（2）由于随着先进的高分辨率合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）卫星的陆续发射,可以从图像中获取更多的信息,如舰船目标内部结构中像素点与像素点之间的空间关系。因此,本文设计一种复杂环境下改进的SAR图像双边CFAR（Improved Bilateral CFAR,IB-CFAR）舰船目标检测方法。IB-CFAR能在不改变实际海况基本分布的基础上,最大程度地提升舰船目标与周围杂波之间的对比度信息,在进一步提升非均匀海况下的舰船目标检测率的同时,对舰船的结构信息进行精细化描述。并且,该方法能够较好地提升弱目标内部的像素点间的相似度信息,使得各类弱目标能在复杂环境下被很好地检测出来。（3）本文设计了一套非均匀海况下的雷达舰船目标恒虚警率检测系统,本系统提供了SAR图像选择、SAR图像预处理、检测性能指标、航线规划、流量监控、数据显示和图像显示等一系列相关功能,可以较为完整的实现非均匀海况下的雷达舰船目标检测。