水下环境的复杂特性极大地限制了声信号有效稳定的传播,给水下声纳对声源目标信号的接收与估计带来了很大的挑战。波达方向估计(Direction of Arrival,DOA)是水下声纳探测的主要研究方向之一。现有DOA估计方法存在估计精度不高、适应信号环境能力较差等问题。在现有研究成果的基础上,本文从水下声纳目标的抗多径干扰方法以及DOA估计方法的理论及应用出发,探索提升信号接收性能和对目标方位精确估计的信号处理方法,并通过仿真对比实验对所提方法的可行性和有效性进行验证。本文的主要研究内容如下:(1)对常见的抗多径干扰方法和DOA估计方法进行介绍。首先,介绍了抗多径干扰方法中的LMS算法和RLS算法,并对两种算法的特性进行比较分析;其次,介绍了DOA估计方法中的子空间类方法和稀疏表示类方法,并对四种典型的DOA估计方法进行仿真比较分析。(2)提出一种基于稀疏似p范数约束CVSLMS的抗多径干扰方法。首先,在建立水下多径干扰信号处理模型的基础上,采用基于双Sigmoid函数的自适应迭代步长对稀疏似p范数约束的LMS算法进行改进;其次,使用误差信号的自相关函数来改进迭代步长以及调整零吸引项,并且引入补偿项来保证在误差信号不相关时算法仍具有较快的收敛速度;最后,与不同LMS算法进行对比试验,所提方法具有更快的收敛速度、更高的收敛精度和跟踪性能,能够有效地对多径干扰进行抑制。(3)提出一种基于协方差矩阵重构的布谷鸟搜索DOA估计方法。首先,基于协方差匹配准则,通过范德蒙分解定理实现阵列协方差矩阵的恢复,并且由低秩矩阵重构模型建立一个迹最小化问题;其次,将隔离小生境技术应用于布谷鸟搜索算法并改进路径参数,求解出迹最小化问题在空间内的最优解,从而实现对目标二维角度的估计;最后,与不同DOA估计方法进行对比试验,所提方法无需进行网格划分,具有更高的估计精度、估计稳定性以及对相邻目标的分辨能力,并且对于信号环境有更强的适应能力。