雷达杂波抑制程序是一种用于滤除或抑制雷达中固定目标杂波和慢速目标杂波的数字信号处理技术，以便更好地检测和跟踪运动目标。以下是一些常见的雷达杂波抑制方法：
基于波形特征的杂波抑制算法
特征提取：分析信号波形以提取特征指标，如峰值幅度、脉冲宽度和重复周期。
抑制策略：根据提取的特征制定相应的抑制策略，例如对低峰值幅度的杂波直接滤除，对短脉冲宽度的杂波采用脉冲压缩技术，对高重复频率的杂波使用自适应滤波器。
多普勒处理
运动目标显示（MTI）：利用不同信号的多普勒频移来增强对运动目标的检测并抑制杂波。MTI通过延迟线对消器实现，去除固定和慢速目标。
脉冲多普勒（PD）处理：通过分析信号在多普勒频率上的变化来区分目标信号和杂波，从而提高信杂比。
自适应算法
自适应滤波器：通过建立自适应线性滤波器来抑制杂波对雷达信号的影响，适用于动态和时变杂波环境。
空域降维处理：在俯仰向进行降维处理形成和、差波束，并利用旁瓣相消原理自适应对消和波束中的近程杂波。
滤波法
零速通道置零法：在2D-FFT后直接将速度通道中的零速通道或零速附近通道置零，从而抑制静止或低速目标。
相量均值相消算法：通过计算信号的相量并平均相消来减少杂波的影响。
时频分析法
小波变换法：利用小波变换将信号从时域和频域的角度进行分析，提取出信号在不同频率和时间上的特征信息，从而判断杂波和目标信号的区别。
这些方法可以单独使用，也可以结合使用，以提高雷达在复杂环境中的性能。选择哪种方法取决于具体的应用场景和需求。