机载雷达的目标检测性能优于常规地面雷达,这主要是因为地面雷达经常受到地面遮蔽的影响且部署的位置较低。对于机载雷达,由于高擦地角带来的杂波后向散射、平台的运动带来的杂波谱扩展及地面杂波的变化等影响使杂波抑制变得困难。正是这种空间的变化和杂波环境的非均匀性限制了机载雷达的空时性能。STAP的理论已经较为完善,但是在实际工程应用中STAP仍然面临着许多问题。低样本条件下的STAP方法和非均匀环境下的STAP方法是目前STAP领域的热点问题也是亟需解决的问题。本文主要围绕这两个方面展开了研究,主要工作概括如下:一、研究了低样本条件下的STAP方法的性能改善问题。当机载雷达工作在非均匀环境中时,STAP能够获得的独立同分布(IID)训练样本非常有限,造成杂波协方差矩阵估计不准确,严重影响STAP算法的杂波抑制性能。对此,给出了一种基于前后向平滑的共轭梯度法。仿真结果表明该方法可以有效提高低样本条件下的目标检测性能。二、研究了非均匀检测问题。运动目标也是产生非均匀样本的一个因素,例如,如果自适应地在密集目标(如机载编队)中检测一个目标,有着相同的速度矢量但位于不同距离单元的其他运动目标回波也会出现在训练样本中,这些运动目标具有大致相同的导向矢量,协方差矩阵受到这些目标信号的扰动,导致传统非均匀检测器的性能下降。为了解决这个问题,给出了一种基于非均匀加权的广义内积非均匀检测器。该方法对参与杂波协方差矩阵计算的样本数据自适应地进行非均匀加权,以此来降低奇异样本对杂波协方差矩阵的影响。通过仿真数据与实测数据实验表明,该方法可以有效剔除训练样本中的奇异样本,提高了广义内积检测器的稳健性。