海杂波是指在雷达照射下海面的后向散射回波，是舰载雷达设备中最主要的杂波源。海杂波的存在对海面目标检测、定位跟踪性能都将造成干扰，因此分析探测区域内海杂波的特性，建立准确海杂波的模型，研究海杂波抑制算法是热点问题之一。本文主要研究海杂波的特性，不同分布模型的仿真实现，基于遗传小波神经网络(GA-WNN)的预测对消方法等。完成的主要工作：(1)研究了海杂波的基本特性，分析了海杂波产生的机理以及不同海情对其特性的影响。在此基础上研究了海杂波的幅度特性和频谱特性，优化了海杂波统计模型。(2)研究了海杂波仿真的方法：非线性变换法ZMNL法和球不变随机过程法SIPR法，重点讨论了线性滤波器设计问题，实现了Rayleigh、Lognormal、Weibull和k等分布形式的海杂波仿真序列。(3)利用相空间重构理论建立海杂波动力学模型，提出了一种基于遗传小波神经网络(GA-WNN)的混沌时间序列预测方法。此方法将遗传算法引入到小波神经网络中，利用GA优化WNN的网络参数，利用相空间重构理论和海杂波实测数据，应用互信息法和Cao法计算延迟时间和嵌入维数。仿真结果表明：根据海杂波已知数据可以较好预测短期内的海杂波变化，实现海杂波状态参数的预测和对消，获得较好的抑制效果。(4)完成了本文软件的可视化工作。采用MATLAB的GUI功能，编程实现了论文软件的主界面以及功能模块的子界面，使软件的应用操作简易、直观。