高频地波雷达（High Frequency Surface Wave Radar,HFSWR）最早出现于上个世纪末,属于新体制雷达,具有超视距的优点。而舰载HFSWR比岸基更具机动灵活性,因此广泛应用于军、民领域。舰载HFSWR会面临一阶海杂波淹没低速目标的问题,且任何体制的雷达都会受到阵列误差的影响导致目标方位估计（Direction Of Arrival,DOA）结果不准确。为了提高目标检测性能,杂波抑制和阵列误差校正是很重要的两部分内容。本文在实测数据与仿真数据的基础上,对舰载HFSWR的杂波抑制算法、阵列误差下的DOA估计算法进行了研究。具体内容如下:首先研究了舰载HFSWR的信号处理方法,以及舰载HFSWR海杂波的产生机理和特性。着重研究了海杂波的空时耦合特性,并在此基础上考虑平台的三自由度,进行海杂波建模,并与实测数据进行比较,证实其有效性。然后研究了海杂波的空域抑制算法——正交加权与斜投影算法,并在此基础之上将多普勒维数据利用起来,研究了空时级联的杂波抑制算法——改进的正交加权（Improved Orthogonal Weighting,IOW）算法、改进的斜投影算法（Improved Oblique Projection,IOP）算法。其中正交加权类算法当目标与杂波相距较近时,存在目标增益损失。而斜投影类算法能解决这一问题。然后研究了空时自适应处理算法（Space-time Adaptive Processing,STAP）在海杂波抑制中的应用。研究了算法的使用条件,进而引出降维STAP方法——局域联合（Joint Domain Localized,JDL）算法、空时多波束（Space-Time Multiple Beam,STMB）算法。基于实测与仿真数据验证了算法有效性。在杂波抑制后,需要精确获得目标DOA结果,因此研究了阵列误差下的DOA估计算法。对阵列误差进行理论研究与建模,分析其对空域杂波抑制算法、超分辨DOA算法中的多重信号分类（Multiple Signal Clasification,MUSIC）算法的影响。针对幅相误差,研究了基于秩损原理（Rank Reduction,RARE）和旋转不变子空间（Estimation of signal parameters via rotational invariance,ESPRIT）算法的两类辅助阵元校正算法;又针对幅相误差和研究了自校正算法。