本文主要研究内容为如何利用降维的空时自适应处理方法有效抑制机载雷达地杂波,其中正前视情形下的非均匀杂波抑制问题是本文的研究重点。本文首先通过分析机载雷达地杂波的成因及杂波特性,利用网格映像法对机载雷达地杂波进行仿真分析,在正前视杂波的仿真工作中,提出一种兼顾后向杂波的仿真方法,该结果可以更真实贴切地反映出机载近程杂波的非均匀问题。随后,本文介绍了空时联合处理的概念、优势及基本处理方法,重点分析了全局STAP的两大局限性:庞大的计算量和对训练样本的高度依赖,进而介绍了两种降维思路:计算量更小的局域联合处理算法(JDL算法)和m-DT算法以及摆脱了对训练样本依赖的直接数据域处理算法(D3算法)。最后,本文利用仿真数据与实测数据,分别对几种算法进行了性能分析,并提出了一种针对实测数据的基于JDL方法的改进方法,并在数据中验证了其有效性。随后我们对训练样本选择策略进行讨论,我们提出了一种基于杂波非均匀性程度进行杂波分块的STAP方案,相对于均匀分块方法取得了一定的性能改进。在对训练样本选择策略的讨论中,我们选择了对样本需求相对较大的3DT方法进行降维滤波,这样可以对样本选择方法有更客观的体现,在分析了广义内积方法、自适应功率剩余方法以及功率选择算法的性能后,我们提出了一种双重迭代的APR方法,针对个别强干扰存在时有比较不错的性能,最后我们对基于加权的GIP方法进行了优化,相对传统方法在数据中取得了2~3d B的性能改善。