本文以天波超视距雷达(Over-the-horizon Radar,OTHR)系统为背景,面向实际工程,主要对OTHR海杂波进行分析,研究适用于天波超视距雷达海杂波频率偏移校准的方法。天波超视距雷达主要工作在3-30MHz高频波段内,其发射无线电波在电离层和目标之间反射实现对目标的探测,因为不受地表面的空间限制,其探测距离可达数千公里(800-3500km),且覆盖范围广,并具有提前预警、反隐身性等优点,在国防建设、国民经济和科学研究等方面起着重要的作用。然而,因其特殊的传播机制,受电离层的影响,检测的回波速度与其真实速度存在较大差异,甚至反向(即朝向雷达运动的目标判断为远离,或远离雷达运动的目标判断为朝向雷达运动),且速度大小与实际情况也可能相差甚远对实际应用造成了严重的影响。因此,本文对天波超视距雷达海杂波的特点及校正的难点进行了详细分析。根据天波超视距雷达海杂波的多种表现形式,为解决目标检测速度与实际速度不匹配的问题,旨在提高目标径向速度估值的准确性,本文提出一种海杂波频率校准的自适应方法。由于天波超视距雷达工作频段常常存在电台通信等短波干扰,因此需先判断是否有射频干扰,并能够确定干扰所在位置。本文研究内容主要包括对天波超视距雷达工作频段存在干扰的特点分析,及距离多普勒谱中Bragg峰的不同表现形式进行特征提取并分类,以及通过研究不同模式的海杂波校正方法,提高校准的性能。本文具体研究内容如下:首先详细的介绍了基于Barrick的布拉格散射理论的海杂波的产生机理,以及电离层对回波谱的影响。并通过理论计算,估计海杂波的偏移范围,对实测数据进行观察并结合海杂波的理论知识,分析天波超视距雷达海杂波谱具有的性质,对其归纳总结,并将海杂波进行分类为后文研究奠定基础。然后识别前对数据进行干扰检测,判断是否有工作在高频段内的射频干扰。通过对射频干扰的分析,采用基于KL散度与大津法(Otsu法)结合的方法对实测数据背景进行分割,同时利用干扰的距离相关性强等信息判断干扰的存在与否,并对干扰存在情况判断其所占据的多普勒单元。用于后续对海杂波区域识别提供先验的信息知识。之后介绍了梯度特征(HOG)与SVM-KNN半监督学习算法。由于电离层和海面实际情况的影响,海杂波存在展宽偏移多模等较为复杂的情况,不能用单一的方法进行校正。通过对海杂波进行特征提取,并利用SVM-KNN半监督学习算法实现对海杂波表现形式的分类,可以在有标签样本较少的情况下有效的区分出海杂波的不同模式。最后根据海杂波的分类结果,提出一种基于质心法的算法。适用于海杂波在RD谱中随距离单元频移一致的情况,并通过综合考虑不同波束的模式及偏移量情况实现自适应的校正技术。本文提出的自适应校准方法,通过利用半监督分类方法对海杂波进行识别,然后利用质心法对海杂波进行校准,实现了对目标径向速度的准确度的提升。