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二十一世纪是海洋的世纪，港口、码头、海上平台是人类利用海洋、开发海洋资源的基础平台。随着人类海洋活动的日益增加，港口、码头、海上平台等关键区域的水下安保和水下资源探测逐渐成为了一个亟需解决的问题，越来越受到国内外学者的重视。本文围绕“水下运动小目标被动探测识别关键技术研究”这一主题，开展了以下几个方面的工作: 1、针对水下蛙人、水下机器人等小目标的探测问题，设计了四元十字水听器阵，外场实验结果表明目前的十字阵系统对水下蛙人的测向距离可达到60m以上，水下机器人可以达到100m以上。并且仿真讨论了非均匀直线阵探测水下低辐射噪声目标的可行性。 2、分析研究了蛙人、江豚、水下机器人等典型水下运动小目标的时频特征，这些目标的声信号分别具有各自与众不同的特点，但作为声信号，都有某些类似于语音信号的特点。由于Mel倒谱系数在语音识别领域得到了广泛成功的应用，本文将其应用于水下声信号的识别。提升小波变换对非平稳、非线性信号分析的优势，特别适合对水下声信进行特征分析，因此联合Mel倒谱系数和提升小波变换两种方法，提出了基于提升小波变换的差分Mel倒谱系数混合特征提取方法。 3、由于希尔伯特-黄变换(HHT)在故障检测、医疗器械、航天等领域的广泛应用及其良好的信号分析特点。这里将希尔伯特-黄变换(HHT)引入水下小目标识别中，并结合Mel倒谱系数提出了基于HHT变换的差分Mel倒谱系数的混合特征提取方法。这些特征提取方法联合了两种信号分析方法的优点，提取的特征向量能够比较准确的代表水下声信号。研究了神经网络和支持向量机两种分类器并设计了适用于小目标识别的分类器。通过外场实验数据的处理，对水下运动小目标取得了不错的识别结果，说明了提出的识别方法可以用于水下小目标的探测识别中。 4、对半自然环境中江豚的叫声信号进行了详细的分析，给出了一种基于信息熵的江豚叫声信号检测方法，可以用于半自然环境中江豚的探测。文中其他基于提升小波的差分MFCC、基于HHT的差分MFCC的识别方法也同样适用于对江豚的识别。这为以后探测保护江豚提供了更多的技术手段，对保护江豚有积极的现实意义。