影响水下掩埋目标探测的一个重要问题就是存在混响干扰，将盲分离算法用于抗混响研究的初衷是将目标回波和混响分离开来，从而去除混响，实现目标的有效检测。因此，对目标回波和混响的盲分离技术研究就成为了很有意义的工作。本文针对主动声呐接收数据模型，分析研究了目标回波、混响以及环境噪声的基本假设及其性质，首次应用一种基于空间相关特性的盲分离可分离性研究方法，该方法利用了回波和混响在空间相关半径上的差异，通过求取孔径内不同基元数据的相关系数，不但能获得目标回波和混响的统计特性，而且能够确定二者作为盲分离源信号的数目，从而验证了目标回波和混响在一定条件下具备可分离性。结合回波和混响性质特点，本文引入了基于时频分布(TFS, Time-FrequencySeparation)和基于二阶统计量的非平稳源盲分离(SONS, Second Order NonstarionarySource Separation)两种算法，并将其应用于实际海试数据处理之中，处理结果表明：盲分离算法能够在一定程度上分离目标回波和混响，相比于接收信号和波束形成后的信号，分离后得到的目标回波具有更加清晰的时频特性，且与发射信号之间的相关系数更高，验证了盲分离在目标回波和混响分离中的可行性和有效性。