雷达面临的实际杂波环境复杂多变,给现代雷达带来很多挑战。主要体现在非高斯非均匀杂波环境下的杂波抑制算法设计,以及大规模阵列和联合域处理技术等发展给雷达处理系统带来的压力。为解决上述问题,在信号处理过程中引入多种辅助知识可以有效地缓解处理系统面临的运算量以及存储量压力,提升雷达的杂波抑制与目标检测性能。杂波协方差矩阵估计与杂波抑制性能研究是知识辅助信号处理中的重要议题。先前的工作中对于结构化协方差矩阵估计问题的研究仍存在空缺,并且主要通过仿真实验对知识辅助信号处理中的杂波抑制性能进行分析。在此基础上,本文对知识辅助协方差矩阵估计以及知识辅助的滤波器杂波抑制性能进行了深入的研究,并提出了计算参数约束知识辅助滤波器的平均信杂比损失计算方法。主要研究内容包括以下几个部分:1.研究了知识辅助雷达自适应信号处理流程。总结了知识辅助信号处理中的杂波辅助知识,包括环境辅助知识与杂波协方差矩阵的结构知识。归纳了雷达杂波环境中的各种环境辅助知识及其获取途径。介绍了结构化协方差矩阵的线性模型,基于此线性模型对一些常见的结构化协方差矩阵进行了分析。2.研究了知识辅助的协方差矩阵估计方法,包括基于贝叶斯框架的协方差矩阵估计以及结构化协方差矩阵估计方法。在此基础上给出了PerHermitian结构协方差矩阵的三种估计器。推导了PerHermitian结构知识辅助下,自适应滤波器的平均信杂比损失性能,并利用仿真实验验证了理论结果的有效性。3.研究了机载相控阵雷达的杂波回波信号模型,分析了其杂波协方差矩阵的Kronecker积求和结构特性。基于矩阵Kronecker积置换运算将结构化协方差矩阵估计问题转化为基于核范数约束的最小二乘优化问题,并利用基于置换运算的阈值奇异值分解算法对优化问题进行求解。利用仿真实验证明了相比于不考虑结构信息的算法,该算法能够获得更高的矩阵估计精度和空时处理滤波输出性能。4.提出了参数约束知识辅助下,滤波器平均信杂比损失的计算方法。研究了约束条件下复参数无偏估计器的克拉美-罗下界,在此基础上提出了参数约束条件下滤波器平均信杂比损失的统一计算方法。推导了高斯与复合高斯杂波环境中,在迹约束条件下,协方差矩阵无偏估计器的克拉美-罗下界,并计算了对应滤波器的平均信杂比损失性能。仿真实验验证了该方法的有效性。