在未来战争中，智能武器将发挥越来越重要的作用。智能武器的一个显著特征就是可以对来犯的敌方军用目标进行识别，得到它的类型，进而针对目标的不同采用最为有效的攻击方式，以期望最大限度地摧毁来犯之敌。在所有目标识别方法中，被动声探测是一个热点。它利用接收到的战场主要目标运动时发出的噪声作为研究对象，自己不发出信号，从而具有较强的隐蔽性。本论文的核心就是研究不同地声目标识别方法。同时考虑到接收到的声信号容易受到环境、气候的影响而具有非平稳信号的特点，因而采用了小波变换的去噪和特征提取方法。并与其他传统的去噪和特征提取方法进行比较，从比较的结果中得到一些有价值的结论。在论文的最后一章，给出了实验结论，从比较中得出本文提出的方法是有价值的。此外，还编制了从声信号数据格式转换到分类器设计的四个独立可单独运行的程序。