混响背景下的目标探测与识别一直是水声信号处理中的重要且比较困难的问题之一,其主要原因是目标的不确定性和海洋环境的复杂性、多变性。基于盲分离算法基本上不需要源信号及信道的先验知识这一优势,欲将盲分离算法应用到混响背景下的目标探测中。本文结合盲分离算法与主动声呐接收数据模型,对目标回波、混响以及环境噪声提出了基本假设。对基于空间相关特性的盲分离可分离性研究方法加以完善,增强其普适性,确定盲分离源信号的数目。结合目标回波和混响的性质和混合模型,本文引入四种盲分离的方法：基于二阶统计量的非平稳源盲分离(SONS, Second Order Nonstarionary Source Separation)、基于时频分布的盲分离(TFS, Time-Frequency Separation)、基于最大信噪比的盲分离和基于峭度的盲源开关算法,并比较其优劣。为了更好的评价含有线性调频特性的信号的分离效果提出了基于WVD图的参数作为盲分离分离效果的评价准则。通过仿真证明算法的正确性,通过对海试数据的处理分析证明了前三种方法在实际应用中可行性和有效性,其能使目标回波具有更清晰的线性调频特性,相关系数也有所提高,但第四种方法在实际应用中会失效。并且结合工程实际提出一种多级盲分离算法,通过对海试数据的处理分析证明了其在小掠射角下分离效果仍十分明显。