随着隐身技术的发展和许多目标的小型化,海面弱目标已成为雷达执行预警、搜索、警戒的重点对象。弱目标泛指雷达横截面积小、雷达回波往往淹没在强海杂波中的各类海面或海上低空目标。为探测这类弱目标,常常采用高分辨雷达降低海杂波水平和提高目标回波的信杂比。高分辨海杂波表现出概率分布上的非高斯性、时间上的非平稳性、空间上的非均匀性、以及模型参数的空时变特性等复杂特性,这些增大了目标检测的难度。针对传统算法常常出现目标探测性能低和虚警点多的问题,论文研究了海面弱目标的最优相干检测理论和联合特征检测方法。前者注重海杂波统计模型建立和匹配于海杂波统计模型的最优、近最优检测器的设计方法;后者着重于长时累积/观测下的多特征或多帧联合检测方法。研究成果可应用于机载对海预警雷达、海岸警戒雷达、高分辨岛礁、舰船反入侵雷达、高分辨反潜雷达等,提升这些雷达系统的对海探测能力。论文的主要研究成果可概括如下:1.针对K-分布杂波下最优相干检测器(OKD)应用于均匀杂波环境导致性能损失的问题,构造了均匀K-分布杂波环境下的最优相干检测器(Hom-OKD)和相应的自适应检测器。均匀性是指待检测单元和参考单元的杂波向量共享相同的功率,这种情况经常出现在低海况、高分辨海杂波之中。通过把参考单元杂波向量引入似然函数,构造了Hom-OKD,推导证明了Hom-OKD和自适应Hom-OKD对于伽马纹理的尺度参数、多普勒导向矢量、以及散斑协方差矩阵具有恒虚警特性,并给出了非迭代最大似然协方差矩阵估计方法。仿真数据和实测数据的实验结果表明了Hom-OKD在均匀杂波环境下的最优性以及在实际海杂波环境下和OKD的互补性。2.针对传统自适应检测器假设海杂波纹理独立同分布造成的性能损失问题,分别提出了逆伽马纹理和逆高斯纹理复合高斯杂波下基于纹理结构的自适应相干检测器。基于先验知识,纹理是由大尺度的涌浪调制产生,因此引入了相关系数衡量海杂波纹理在距离单元上的相关性。根据这一相关系数,确定与待检测单元纹理相同的距离单元数目,从而为待检测单元提供纹理信息。基于公开实测数据的实验结果表明:对比现有的独立同分布纹理下的检测器,基于纹理结构的检测器充分利用了参考单元传递的纹理信息,能有效提高对海雷达的探测性能。3.针对高分辨海杂波背景下低速漂浮小目标检测概率低的问题,提出了一种基于前-后向收益参考粒子滤波(FB-IRPF)状态估计的自适应组合广义似然比(GLRT)检测方法。长时观测是提高弱小目标累积增益的有效途径,但它同时导致了目标多普勒偏移的非线性和海杂波的非平稳性,往往造成目标漏检。为此,建立了分段线性调频信号模型和分段球不变随机变量杂波模型,并在此模型基础上提出了自适应组合GLRT检测器。为了有效估计所提检测器中目标的瞬时多普勒频率,构建了海杂波背景下具有逆伽马纹理最优相干检测器作为收益函数的FB-IRPF算法。由此,将FB-IRPF的状态估计值代入自适应组合GLRT检测器中形成了新提出的检测器,能同时实现短时相干累积和长时非相干累积。利用实测数据进行实验,结果表明:提出的检测器能有效地探测海杂波背景下的低速漂浮小目标,且在目标和海杂波的多普勒谱分离时具有明显的性能提升。4.针对复杂环境下单个特征无法稳健探测海面小目标的问题,提出了时频特征空间的多特征联合检测方法。为了有效降低海杂波功率水平,首先对待检测单元的时频分布作归一化处理。在归一化时频分布平面内,海杂波的能量随机分散在整个平面;而目标的能量规则地聚集在其瞬时多普勒曲线周围。为反映上述这种特性差异,从归一化时频分布中提取了三个定量的时频特征。然后,目标检测问题就转化为三维时频特征空间中的单分类器设计问题。结合改进的凸包学习算法,提出了基于时频三特征的检测器,能有效提高海杂波和目标在时频特征空间中的可分性。最后,基于实测数据的实验结果表明:相对于现有的分形、一致性因子以及三特征检测器,新提出的检测器具有稳健而明显的整体性能提升。5.针对快扫描模式下无法实现长时累积和高分辨模式下海尖峰造成虚警的问题,提出了一种基于多普勒引导的多帧累积海面小目标检测器。该检测器由扫描周期内和扫描周期间两步检测组成,多普勒信息是连接两者的桥梁。扫描周期内采用最优相干检测获取多普勒信息,并在高的虚警率下尽可能地突显小目标的运动轨迹。由于海尖峰秒级去相关,多帧联合处理能有效地抑制海尖峰,降低虚警率。它沿着多普勒引导的主方向进行小范围的多帧累积,实现了小目标的长时累积增益和计算代价的降低。此外,提出了一种海尖峰仿真模型,包含了海尖峰的持续时间、幅度调制、随机分布等特性。最后,基于仿真数据和实测数据的实验结果都证实了所提检测器具有很好的性能提升,能稳定而高效地探测高分辨海杂波背景下的运动小目标。