信号检测是信号处理的主要问题之一。早期的信号检测理论主要针对单通道数据。随着科技的发展,信号检测所要处理的数据通常以多通道形式呈现,例如相控阵天线的应用使雷达接收数据为多通道形式,且以复值向量或矩阵形式存在。此外,由于杂波和干扰的影响,雷达面临的噪声环境通常为色噪声。本文针对未知色噪声环境中的多通道雷达信号检测问题,研究有效的自适应检测方法。主要贡献如下:第二章给出了复值多通道信号检测对应的Rao准则和Wald准则,以及用于衡量复值参数估计性能的克拉美-罗界(Cramér-Rao Bound,CRB)。与现有方法相比,所提方法不需要将复数据按实部和虚部级联处理,而是把数据直接在复数域处理,从而降低了设计难度及计算复杂度。第三章研究了信号失配时的点目标检测问题。通过增加虚拟随机或确定干扰,基于Wald准则和GLRT准则,提出了失配敏感(即对失配信号抑制能力强)检测器。在此基础上,提出了单参数和双参数可调自适应检测器。通过参数调节,可调检测器可实现对失配信号的有效检测。此外,对上述自适应检测器进行了统计性能分析,得到了检测器的统计分布及检测概率和虚警概率的数学解析式。第四章研究了存在干扰时的点目标检测问题,分析了三种典型干扰类型下的检测技术。(1)针对已知干扰,根据Rao准则和Wald准则,提出了相应的自适应检测器。此外,提出了干扰已知时新的检测策略,即先干扰抑制后检测(Interference Cancellation Before Detection,ICBD)。与常规检测器设计方法相比,该方法更加简便,并且可工作在训练样本数少于待检测数据维数的环境中。(2)针对部分已知干扰,基于广义似然比检测器(Generalized Likelihood Ratio Test,GLRT)准则、Rao准则和Wald准则,提出了三种有效检测器,并分析了三者的统计性能。(3)针对完全未知干扰,根据GLRT准则和Wald准则,提出了有效的检测器,与现有检测器相比,新检测器具有更高的检测概率。第五章研究了存在信号失配时的扩展目标检测问题。通过人为增加虚拟确定干扰,提出了两种失配敏感检测器。然后在此基础上提出了一种参数可调检测器。根据设计需要,该检测器可实现对失配扩展目标的有效检测或者有效抑制。第六章研究了双子空间信号(Double-Subspace Signal,DOSS)的检测问题。DOSS信号指的是矩阵信号的行和列均位于已知子空间中。DOSS模型推广了现有分布目标检测问题中的信号模型。根据GLRT准则、Rao准则和Wald准则,以及谱范数检测器(Spectral Norm Test,SNT)的思想,提出了多种检测器。此外,分析了各检测器对应的多种特例。最后,通过仿真实验比较了各检测器在不同参数设置下的性能差异。第七章研究了三种目标方向信息不确定时的检测问题。(1)针对目标方向信息完全未知时的检测问题,基于Rao准则和Wald准则,提出了两种有效的检测器。(2)当目标回波均来自同一个方向,且相应的信号导向矢量位于一个已知子空间时,相应的检测问题称为方向检测。基于Wald准则,提出了一种有效的方向检测器,并与现有检测器进行了比较。(3)当目标的空域导向矢量和时域导向矢量均位于已知子空间时,根据GLRT准则和Wald准则及二者的两步实现,提出了四种有效的广义方向检测器,并给出了每种广义方向检测器的特例。第八章研究了小样本条件下的机载雷达空时自适应检测(Space-Time Adaptive Detection,STAD)问题。基于对角加载、主分量分析和Krylov子空间技术,提出了训练样本数不足时的多种有效检测器,分析了各检测器的渐近统计分布,并推导了渐近检测概率和虚警概率的解析式。第九章研究了天线共置多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达的自适应检测问题。基于Rao准则和Wald准则,提出了相应的自适应检测器,分析了其统计性能,并与对应的相控阵雷达自适应检测器进行了比较。