随着阵列天线在机载平台上的广泛应用,机载雷达杂波抑制问题受到越来越大的关注。机载平台的运动会导致杂波呈现很强的空时耦合性,为了有效地抑制杂波,空时自适应处理方法(Space-Time Adaptive Processing,STAP)得到发展。随着信号维数越来越高,阵列规模越来越大,产生了计算复杂度高等实时处理面临的问题,促进了各种降维自适应算法(Suboptimal Dimension-Reduced SATP Algorithms)的发展。但是,这些传统的STAP算法都假设杂波环境是均匀的,并且样本都满足独立同分布的条件,在理想条件下,这些杂波抑制算法可以达到很好的性能。但在实际工程应用中,载机所处的环境往往是非均匀的,均匀环境下的杂波模型不再适用,会导致传统的STAP算法性能下降。因此,本文就是在机载相控阵雷达背景下,研究机载雷达异构杂波及其抑制方法。主要包括以下内容:1、第二章主要介绍了机载相控阵雷达均匀杂波模型以及常规的STAP算法原理。首先,建立均匀环境下的机载相控阵雷达杂波几何模型、数学模型以及杂波的矩阵-矢量模型,并且介绍了杂波的常规参数如杂波功率谱、杂波特征谱、改善因子等;然后,分别介绍了全维STAP算法的基本思想及几种常见的降维STAP算法,包括局域联合(JDL)算法、因子化(FA)算法和扩展因子化(EFA)算法的原理;最后,在仿真实验中,通过改变参数如偏航角、载机飞行速度等,对比分析了不同参数下机载相控阵雷达均匀杂波的特性,通过仿真改善因子对比分析了几种STAP算法的性能。2、第三章主要介绍了机载雷达异构杂波模型构建方法及其对传统STAP算法性能的影响。首先,分析建立机载相控阵雷达异构杂波模型的背景,并提出异构因子这一新概念,异构因子一定程度上可以对杂波的异构程度进行量化分析;然后,通过改变异构因子构造不同异构程度的杂波模型;接着,提出了计算机载相控阵雷达异构杂波回波数据的具体流程;最后,通过仿真实验分析机载雷达异构杂波对于传统STAP算法性能的影响规律。3、第四章主要介绍了基于认知的机载相控阵雷达异构杂波抑制方法。首先介绍了基于认知的两维两脉冲杂波对消(TDPC)的原理和方法,以及将TDPC作为预滤波算法级联经典降维STAP算法的原理;然后,提出基于认知的机载相控阵雷达异构杂波抑制方法,主要提出了构造机载相控阵雷达异构杂波的协方差矩阵的方法,通过求解线性约束的最优化问题得到滤波器的权系数;最后,通过仿真实验分别验证了所提出方法的有效性,TDPC可作为预滤波算法沿着杂波迹线滤除大部分杂波分量,降低杂波自由度,可级联经典的降维STAP算法,改善STAP的杂波抑制性能;在基于认知的异构杂波抑制方法的仿真实验中考虑阵元误差,实验结果表明存在相同阵元误差的情况下,相比于非认知方法,认知方法可改善杂波抑制性能。