高频地波雷达是海洋环境探测的理想和重要工具，它具有实时全天候、超视距大范围、时空连续探测的优势，能够探测海洋动力环境（海洋浅表流场、海上低空风场和海面浪场）和海面目标环境。在Barrick建立的海面电磁散射理论基础上，经过40多年的研究和发展，海流探测技术逐步成熟，现已被应用到海洋环境业务化观测当中；海面风向反演探测技术虽然也取得了不少进展，但与海洋环境业务化观测要求还有一定的距离；海面浪高和风速反演探测技术还在不断的探索研究之中。本文主要针对海洋风浪反演探测算法难点技术进行算法理论研究和软件实现。在风向反演算法方面，本文首先介绍和分析了几种常用的风向反演算法及其不足，同时基于多波束法的思想提出了一种的新解决风向模糊性问题的算法--最小二乘多波束法，并将该方法在高频地波雷达探测系统的风向反演中实际应用。通过风向反演结果与实测数据的对比，相关系数为0.74，均方根误差为49.3度，结果表明了该算法可有效的消除风向模糊，而且通过与最大似然法结果进行比较分析，证明了该算法优于最大似然法。另外，本研究发现风速对风向反演精度有明显的影响，在排除掉风速小于4.6m/s的数据时，均方根误差减小到19.3度，相关系数提高到0.93，该结果表明在风速较小时，对风向反演精度影响很大，在实际应用中，需要根据地波雷达系统的工作参数，确定一个风速阈值，在风速小于该阈值的情况下，需要考虑风向反演结果的合理性。在风速反演算法方面，传统的风速反演是基于多普勒谱中的二阶谱，方法是先从二阶谱中提取出浪高和峰值频率，然后采用半经验风浪模型推出海面风速，难点在于二阶谱的信噪比相对较低且稳定性不好，导致反演结果精度较差。本文试着直接建立风速和二阶谱与一阶谱比值的幂函数模型，通过东山海洋站的四个月的地波雷达多普勒数据和浮标实测的风速数据进行拟合，拟合结果证明了该模型的有效性和稳定性。同时，本文还试图利用神经网络从一阶谱中提取出风速，但是范围只能限制风速较小的区域，且一阶谱信号强度随距离衰减问题还没得到解决。在浪高反演算法方面，本论文着重讨论了Barrick浪高反演模型，并利用东山海洋站的实测数据，对Barrick浪高反演反演模型进行了验证，结果是均方根误差为0.40m,相关系数为0.80，证明了该模型的有效性，并详细分析了误差来源