现代战争中，雷达面临着“四大威胁”：低空/超低空突防、隐身飞机、电子干扰和高速反辐射导弹。雷达探测低空/超低空目标时会收到地面/海面反射的杂波。而高分辨率雷达或低掠视角下的地杂波和海杂波通常为非高斯的。隐身飞机通过涂抹吸波材料和特殊的外形显著减小了雷达横截面积，从而使其难以被探测到。电子干扰信号可让敌方雷达迷盲，造成虚假目标从而使得雷达不能正确实施告警。如何提高雷达在非高斯杂波/电子干扰背景下的（弱）目标检测能力是一个急需解决的问题。本论文研究了非高斯背景下的自适应目标检测算法，利用极化分集和多输入多输出（MIMO：Multiple-Input Multiple-Output）技术提出了改善传统检测算法性能的方法，同时也探讨了存在干扰时的分布式目标检测问题。本文的主要贡献分为以下四个部分：部分均匀环境中的自适应子空间检测算法在部分均匀环境中，研究了非起伏型和起伏型目标模型下的自适应子空间检测算法，其中噪声的协方差矩阵未知，需要用一组辅助数据来估计。证明了非起伏型目标模型下由单步法和两步法设计的自适应检测器完全相同。这一结论在均匀噪声环境中并不成立。特别地，得到了自适应子空间检测器的初等函数有限和形式的虚警概率。它可以简化检测门限的确定。另外，还推导出了自适应子空间检测器的近似和精确检测概率。如果在评估检测性能时对检测概率的精度要求不是特别高，推荐使用简单易算的近似检测概率表达式，否则就使用精确的检测概率表达式。自适应检测算法的性能优化证明了四种自适应检测算法的检测概率是单参数的严格单调递增函数，而这一参数又与雷达发射脉冲的性质有关。通过选取最优的雷达发射波形使这一参数最大化，从而可以改善检测性能。在极化雷达体制下，首先建立了极化雷达的回波数据模型。然后，根据提出的准则最优选取雷达发射脉冲的极化方式，从而获得了明显的检测性能增益。MIMO雷达自适应检测算法在噪声协方差矩阵已知的情形下分析了MIMO匹配滤波检测器的检测性能，推导出了这种检测器的虚警概率和检测概率。当噪声协方差矩阵未知时，根据广义似然比检验利用一组辅助数据得到了MIMO-广义似然比检验检测器，并且得到了该检测器的虚警概率表达式。对给定的虚警概率，可以利用所得到的虚警概率表达式计算这两种检测器的检测门限。存在干扰时的分布式目标检测算法分析了子空间干扰加高斯白噪声背景下分布式目标检测算法的性能。在噪声功率已知和未知的情形下，分别利用第一类分布式匹配子空间检测器和第二类分布式匹配子空间检测器来检测目标。特别地，推导出了这两类检测器在非起伏型目标或起伏型目标模型下的虚警概率和检测概率的表达式。这两类检测器都对干扰具有恒虚警性质，且第二类检测器对噪声功率也具有恒虚警性质。另外，这两类检测器都能够完全消除干扰，它们的检测性能不受干扰功率的影响。