现代战场环境日益复杂,为雷达的精确制导带来了巨大的挑战,传统的窄带雷达已经逐渐无法满足复杂地面场景作战要求,需要使用分辨率更高的宽带体制雷达对目标进行高分辨成像来获取更丰富的目标信息。一方面,宽带体制雷达中目标不再呈现为一个点目标,传统的窄带恒虚警检测算法将不再适用,对于高效的宽带雷达目标检测算法的需求迫切,并且极化体制雷达的发展增加了目标极化维信息,目标的极化信息为提高检测算法性能提供了新的途径;另一方面,宽带体制雷达所对应的检测算法复杂度有所上升,算法数据增加,使用高性能硬件平台对检测算法进行实现,能够保证算法的高实时性,对雷达的精确制导也有着重要的意义。本文针对以上需求,对宽带极化雷达目标检测算法以及其工程实现进行了研究,具体如下:对经典的窄带以及宽带雷达目标恒虚警检测算法进行了研究。首先分别研究了瑞利分布杂波背景下几种窄带雷达目标检测算法的恒虚警原理,分析了不同检测算法所适应的不同场景并对检测性能进行了比较,然后引申出宽带雷达目标检测算法,对常用的能量积累检测算法和二进制积累检测算法进行了研究,分析了不同情况下两种检测算法性能下降的原因,并研究了瑞利分布杂波背景下基于顺序统计量的多通道检测算法的详细原理,并给出了求取检测门限的具体方法,最后使用仿真以及实测数据验证了该算法的有效性和性能的稳健性。对宽带雷达极化目标检测算法进行了研究。首先阐述了雷达的几种极化表征方式和其所对应的物理含义,并对雷达目标极化散射特性的表征方法进行了介绍,接着重点研究了杂波的极化特性和杂波所对应Stokes矢量的统计概率分布,并用实测杂波数据进行了验证,然后在此基础上提出了一种基于Stokes矢量分解的宽带极化雷达目标检测方案,将原始回波进行Stokes极化分解,对其中三个极化分量分别使用基于顺序统计量的多通道检测算法进行检测,将检测结果融合得到最终检测结果。最后使用实测数据对算法的性能进行了验证。使用基于TMS320C6678 DSP芯片的硬件实验平台对本文提出的基于Stokes矢量分解的检测算法进行了实现。首先对芯片的硬件资源进行了介绍,分析了DSP芯片的两种主流编程方式的优缺点,接着研究了裸机开发流程和具体步骤,对检测算法的软件架构设计进行了介绍,在完成了算法的实现基础上对使用算法优化和编译器优化提高了软件实时性。最后通过对比MATLAB处理结果和硬件处理结果验证了检测算法的正确性和工程可实施性。