雷达需要在具有起伏特性的杂波、噪声以及干扰的影响下进行目标的自动检测,恒虚警处理是雷达目标检测技术的核心。杂波图恒虚警处理适用于空域强度变化剧烈的杂波环境,是雷达恒虚警处理的重要研究方向,且其作为零多普勒处理的重要组成部分,在低速目标检测中发挥着不可替代的作用。本文的研究重点是杂波图恒虚警处理及其在低速目标检测中的应用。基于某脉冲压缩体制雷达信号处理系统,本文结合Kalmus滤波器和改进的选大杂波图恒虚警处理,给出一种基于杂波图的目标检测算法,其在杂波边缘环境下具有更优的低速目标检测性能。本文首先研究了雷达恒虚警处理的基本理论。分析了常规雷达杂波特性、Neyman-Pearson准则及其作为雷达通用检测准则的原因;研究了确知恒定高斯白噪声条件下的单脉冲最优检测;对于恒虚警处理算法,重点研究了CA-CFAR、GO-CFAR、SO-CFAR三种ML类CFAR算法,仿真分析了每种算法的检测过程及适用条件,研究了参考单元数目对ML类CFAR算法检测性能的影响,并对比分析了三种ML类算法的检测性能。针对随时间变化缓慢,而空域变化剧烈的杂波环境,本文着重研究了杂波图恒虚警处理。研究了杂波图的基本原理,包括建立方法、杂波图分类及各类杂波图的作用等。重点研究了Nitzberg杂波图检测技术、CACM-CFAR、混合CM/L-CFAR、选大杂波图CFAR四种杂波图CFAR算法,仿真分析了每种算法的检测过程并说明了算法的适用条件,研究了遗忘因子、迭代次数、阈值因子、参考单元数目等对算法检测性能的影响,并讨论了杂波图CFAR算法的最优遗忘因子取值问题。针对低速目标检测问题,研究了零多普勒处理中的零速滤波器和杂波图CFAR算法,仿真分析了采用零多普勒处理的原因。着重研究了Kalmus滤波器,并对选大杂波图进行了改进,使之更适用于杂波边缘环境下的低速目标检测;接着基于Kalmus滤波器和改进的选大杂波图,给出一种基于杂波图的低速目标检测算法,完成强地物杂波背景下的低速目标的检测。在算法实现时,基于某脉冲压缩体制雷达信号处理系统,给出系统实现方案。结合对消支路和零多普勒处理进行目标检测算法整体设计,在TS201 DSP上进行算法实现。在机场附近进行了数据采集,处理实测数据并分析检测结果,证明了本文所述算法的有效性。