在机载雷达所面临的真实环境中,杂波功率非均匀、干扰目标和孤立干扰等多种非均匀现象往往是同时存在的,而目前研究的大多数非均匀检测方法都仅适用于只存在其中某一种非均匀现象的情况。因此,寻求一种能适用于多种非均匀现象同时存在情况的非均匀检测方法是当前雷达信号检测技术研究领域的一个重要课题。本文讨论了各种不同非均匀现象对统计STAP检测性能的影响,并介绍了几种针对不同非均匀现象的常用非均匀检测方法的原理。通过分析多种非均匀现象同时存在时对常用非均匀检测方法的检测性能的影响,本文着重研究适用于多种非均匀现象同时存在情况的非均匀检测方法。首先,针对传统直接数据域(DDD)算法中由目标信号预滤除造成对输出信杂噪比(SCNR)影响的情况,本文通过增加主瓣杂波补偿因子对传统DDD算法进行了改进,仿真实验表明改进后的算法提高了输出SCNR;针对目标信号方向估计有偏差的情况,本文采用了多约束方法,由仿真结果可见其保护了目标信号方向的增益;从降低直接数据域STAP算法系统实现复杂度的角度考虑,本文提出了基于混合遗传算法的唯相直接数据域STAP算法,仿真结果验证了该算法的有效性。其次,针对已有的基于空时自回归(STAR)的方法不能同时抑制三种非均匀现象的问题,本文提出了级联的STAR算法,通过仿真实验表明所提算法能很好的同时抑制三种非均匀现象。最后,本文基于脉冲维数据模型,研究了基于脉冲维数据的DDD算法和基于脉冲维数据的STAR算法,仿真实验结果表明本文研究的这两种基于脉冲维数据的算法都比传统DDD算法有更好的动目标检测性能。