信号检测与参数估计是主动声呐系统的重要任务,其检测概率与参数估计精度会受到相干多途信道、海洋环境噪声和混响等的影响。为在水下干扰环境下取得高检测概率与参数估计精度,本文首先提出了基于矢量水听器阵列的模态域信号处理方法以减小主动声呐系统接收信号中的干扰的影响;其次针对浅海多途信道中的移动目标提出了利用多普勒频移方差分布的信号检测方法和基于分数阶傅立叶变换的参数估计方法,为主动声呐信号检测与参数估计提供了新思路。本文主要研究工作如下:首先,提出了基于球谐函数变换的矢量面阵模态域信号处理方法。该方法是将声场分解为基阵坐标系下的相互正交的谐波函数加权求和的形式,利用正交模态权系数实现波束形成或方位估计等阵列信号处理方法。基于正交模态权系数实现的波束形成有助于抑制海洋环境噪声,同时利用正交模态权系数也可以实现声源入射角的估计。与传统阵元域信号处理方法相比,提出的矢量阵模态域信号处理方法可以实现小孔径阵列的高分辨方位估计方法;通过调节展开阶次、阵元布放和阵列尺度可以改变阵增益与阵指向性,减小水下噪声和混响等干扰的影响。其次,提出了利用多普勒频移方差分布特性实现移动目标回波信号的检测方法。该方法建立不同时延与多普勒频移的参考信号,在分数阶域将其与回波信号进行卷积,构成时延-多普勒频移能量分布矩阵。考虑实际相干多途信道,本文利用不同多途回波信号的多普勒频移变化较小的特性,分析时延-多普勒频移能量分布矩阵中多普勒频移随时延的变化程度以实现低信噪比与低信混比条件下的目标回波信号检测。本文通过仿真结果与试验数据处理结果验证提出方法的有效性。再次,提出了两种针对存在相对运动的目标回波信号时延和多普勒频移估计方法。其一为最优阶次分数阶傅里叶变换参数估计方法,论文研究了回波信号时延、多普勒频移、分数阶域聚焦点与最优变换阶次之间的关系,提出依据最优的分数阶傅里叶变换阶次和回波信号参数间关系实现回波信号时延和多普勒频移的方法;其二为定阶次分数阶傅里叶变换参数估计方法,该方法根据分数阶傅里叶变换定义推导得到回波信号多普勒频移、时延、分数阶域带宽和分数阶域峰值位置间的关系表达式,利用估计得到的分数阶域带宽和分数阶域峰值位置实现回波信号的参数估计。仿真结果表明最优阶次参数估计方法在低信噪比与低信混比环境下的估计精度高于匹配滤波器方法;定阶次参数估计方法精度受信噪比与信混比影响较大,但具有计算量较小的优点。海试试验数据处理结果表明,最优阶次参数估计方法对移动目标回波信号的时延和速度估计误差小于匹配滤波器方法。由于该方法需要通过搜索得到最优变换阶次,因此存在计算量较大的缺点。定阶次参数估计方法仅需要进行一次分数阶傅里叶变换即可以实现参数估计,因此所需计算时间较短,但试验数据处理结果表明该方法对回波信号的信噪比与信混比要求较高。论文最后将模态域方位估计方法和分数阶傅里叶滤波相结合提出了一种多目标的方位估计方法。该方法首先将阵元-频率域信号转换为模态-分数阶域信号,然后利用分数阶傅里叶滤波实现模态-分数阶域中各目标回波信号的分离,最后采用模态域方位估计方法进行方位估计。由于线性调频信号在分数阶域的聚焦点位置不仅与信号时延有关还与多普勒频移有关,因此分数阶滤波器与传统滤波器相比具有较好的目标分离能力。仿真结果表明分数阶卷积滤波方法可以有效的分离多个距离和方位较近的目标;与传统方位估计方法相比提出的模态域多目标方位估计方法具有较高的方位估计精度。水声干扰环境下的信号检测与参数估计是军用与民用领域的重要研究内容。本文进行了矢量水听器阵列的模态域信号处理和移动目标回波信号检测与参数估计的研究,该工作为干扰环境下的小尺度声呐系统多移动目标探测提供了理论与技术支持。