空时自适应处理器(Space Time Adaptive Processing,STAP)结合了空域滤波和时域滤波的优点,能够抑制更多个数的干扰,并且使系统的抗干扰性能提高。但是当干扰的来波方向落在主瓣范围内时,会使主波束偏移,影响期望信号的接收,当干扰的来波方向落在旁瓣范围内时,过高的旁瓣电平会无法抑制干扰,而且实际情况中快拍数和导向矢量失配会影响波束形成器的稳定性。因此,研究主瓣干扰抑制算法和稳健的低旁瓣算法有非常重要的作用。本论文的主要工作内容如下:首先,对北斗卫星B3频点信号进行建模仿真,介绍了干扰类型、阵列模型和空时自适应处理器,在此基础上,叙述了空时最小均方误差算法、递归最小二乘算法、干扰子空间投影算法和线性约束最小方差算法,并对它们进行了仿真分析,结果表明线性约束最小方差算法在窄带干扰和宽带噪声干扰情况下都有较高的输出信干噪比改善度,并且在高、低信噪比下都有良好的性能,但是该算法无法解决主瓣干扰和导向矢量失配带来的问题。其次,针对主瓣干扰的问题,研究了阻塞矩阵处理、特征投影处理、斜投影处理和基于对角加载的约束信干噪比算法,并对其进行仿真对比分析,结果表明这四种算法存在主波束移位和旁瓣电平升高的问题。针对波峰偏移的问题,运用白化处理法和多方向性约束方法来解决;针对波束旁瓣电平升高的问题,提出了一种奇异值分解算法,在此基础上,构造一个聚焦矩阵,将宽带干扰的频带聚焦到一个参考频率上,使之变成窄带主瓣干扰,然后再利用奇异值分解算法处理,仿真结果表明这两种算法能在低快拍数下收敛,并且有较大的输出信干噪比改善度和良好的波束图。最后,针对旁瓣干扰的问题,论述了快拍数和导向矢量失配对算法的影响,并建立了导向矢量不确定集模型。针对旁瓣电平升高的问题,研究了基于线性约束最小方差的四阶累积量算法和改进的四阶累积量算法,仿真结果表明这两种算法的波束旁瓣电平降低,且改进算法在低快拍数下也有良好的波束图,但是由于计算复杂度升高,不利于实际应用。因此,提出了约束逆波束形成算法,并将导向矢量不确定集模型引入到该算法中,使其稳定性提高。最后从波束图、快拍数、信号指向误差和运行时间这四个方面进行了仿真,结果表明稳健的约束逆波束形成算法在这四个方面都有较好的性能。