在雷达信号处理中海杂波中的目标检测一直是重要的课题,也是最为复杂的问题之一。由于海杂波分布表现出来的非平稳性较强,会出现大量的海尖峰现象,将严重影响到对于海面上小目标的检测。然而对于海面上低速小目标的检测,不管是在军事还是民用领域都占有重要的地位,具有广阔的应用前景,是雷达信号处理领域里研究的热点问题。　　当前对于海杂波研究的主要的方向有:基于神经网络预测器和分类器的目标检测方法,基于海杂波统计特性的研究方法以及对于海杂波表现出来的非线性性质和混沌特性的研究。本文分别从两个方面对海杂波中的目标检测方法作了研究:首先从海杂波的统计特性出发研究了非高斯背景下的检测器算法;其次结合单分类支持向量机,从时频分析的角度研究了海杂波背景下的目标检测方法。　　为了研究基于海杂波统计特性的目标检测算法,文章首先研究了海杂波的统计特性,在介绍了经典的杂波分布模型和检测理论的同时也分析了几种广义复合分布杂波模型,并对其进行了仿真。在此基础上对非高斯背景下的最优和次最优检测器作了推导并且进行了仿真,对仿真结果作了分析。接着对于低擦地角的情况,文章从时频分析的角度出发,把Hilbert-Huang变换与单分类支持向量机相结合,介绍了基于单分类的海上目标检测方法,通过提取Hilbert谱特征来判决杂波和信号,并采用实测数据验证表明此方法可以得到良好的检测效果。