海洋面积约占全球面积的3/4,雷达对海杂波中目标的检测在航海安全、灾害搜救、环境检测、战略预警等方面具有重要的意义。随着雷达分辨率的提高,海杂波呈现出空时非平稳非高斯特性,影响了海面目标的检测。当需要检测弱小目标时,海尖峰的存在容易造成虚警。因此,研究海面目标尤其是弱小目标的检测算法,具有学术意义和应用价值。为了有效地从海杂波中检测目标,本文利用McMaster University公开的实测海面回波数据,分析纯杂波的特性,研究检测算法,提升检测性能。主要研究内容如下:1)研究了自适应检测算法。通过仿真研究该算法在累积脉冲长度、目标多普勒频率、信杂比和雷达距离分辨率等参数不同时海面目标检测的性能。在IPIX（Intelligent Pixel processing X-band）雷达实测纯海杂波背景下,仿真点目标和分布式目标回波数据,使用参考样本估计海杂波的协方差矩阵,将估计矩阵代入相干积累检测器,比较研究了不同参数下的检测性能。2)研究海面回波数据的特性,提出了分数阶傅里叶变换（Fractional Fourier Transform,FRFT）域内分形特征联合的漂浮小目标检测方法。研究实测纯海杂波回波数据,提取出两个分形特征组成二维判决空间;在此基础上,采用FRFT聚集目标回波的能量,扩大了杂波和目标回波特征在二维判决空间上的差异;引入支持向量机和径向基神经网络作为检测器,选择训练集训练出合适的模型对雷达回波进行检测。使用IPIX雷达测量的海面回波数据进行实验,结果表明,该算法的检测正确率优于对比算法。当加入受影响距离单元回波时,该算法仍表现出良好的检测性能。3)提出了本征模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）互相关系数熵的概念,将其作为特征,进行海面漂浮小目标检测。经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）非常适用于分析非平稳的海杂波,回波信号经EMD后得到IMF分量,研究各分量的特性并结合互相关系数准则,求出各IMF与原始信号的互相关系数值,提出IMF互相关系数熵这一新特征。使用IPIX雷达实测回波数据提取特征值,送入支持向量机和径向基神经网络进行分类,实验结果表明,基于该特征的算法检测性能优于对比特征。