本文研究分布式CFAR检测理论与方法。 首先回顾了分布式检测的研究方法与途径，指出了分布式CFAR检测的研究现状与存在的问题，介绍了本文的研究内容。 第二章针对非参量分布式检测理论进行研究。对于局部采用硬判决的情况，首先研究了基于NP准则、局部判决权值固定情况下融合中心门限的快速搜索算法。在此基础上，提出了基于NP准则的局部最优加权权值的在线学习算法，使其与融合中心门限的求取算法得到了统一，并指出该方法还可以应用到其它场合。在详细分析非参量检测器的理论基础上，提出了三种基于局部统计量的融合规则，分析了其渐进性能。 第三章针对局部采用硬判决的分布式CFAR检测理论进行研究。针对任意融合规则，并行和串行分布式检测网络，参考单元采样服从指数分布，局部采用任意常见的ML类和OS类检测器组合的分布式检测系统，提出了一种普遍适用的局部最优固定门限的数值求取方法，指出该方法可以适用于部分参考单元采样不服从指数分布的情形。分析了分布式检测系统在均匀背景、非均匀背景情况下的性能。 第四章针对基于局部统计量的分布式CFAR检测理论进行研究。在局部传感器杂波功率水平相同情况下，针对文献[171]中提出的融合方案，利用Laplace变换的频域微分性质，提出了一种针对局部采用不同CFAR检测器时系统的检测概率和虚警概率关于固定门限的求取方法，并克服了以往需要假设局部信杂比相同的缺憾。深入分析了局部传感器杂波功率水平不同情况下的处理方法，给出了部分有益的结论。 第五章针对局部传感器观测相关情况下的分布式CFAR检测理论进行研究。对局部采用硬判决的情况，深入研究了传统的分析方法，利用经验估计解决了局部观测相关系数未知时存在的困难，分析了系统判决精度与估计样本数量的关系。对于融合中心接收局部统计量的分布式系统，分析了信号相关、杂波不相关的情况，建立了多部双通道接收机的相关信号模型，利用矩阵分解技术求取系统的检测概率。 最后系统地总结了本文的研究内容，给出了进一步研究的建议和设想。