为了提高被动声纳系统在强干扰源以及其它复杂的水声环境中对弱目标的探测能力,本文根据声矢量传感器技术的最新发展趋势,并结合波束形成、空间谱估计、线谱信号检测等信号处理领域的研究成果,针对基于声矢量水听器阵列的水下弱目标被动探测的若干关键问题进行了深入的研究。针对基阵模型误差环境下的声矢量阵稳健自适应波束形成问题,提出了一种基于自适应抵消的声矢量阵稳健自适应波束形成算法。该算法结合单矢量传感器的自适应抵消原理,对各个矢量阵元的声压以及振速通道中的期望信号进行自适应抵消,从而消弱协方差矩阵中的期望信号成分,然后再应用对角加载类算法进行稳健波束形成。理论分析和计算机仿真实验表明,与经典的对角加载类稳健波束形成算法相比,所提出的算法在提高MVDR波束形成器稳健性的同时,还具有更好的强干扰抑制能力,并且对用户参数设定的依赖性较小,可以有效避免参数设置错误导致的算法性能下降。针对快速运动强干扰源环境下的声矢量阵稳健自适应波束形成问题,提出了一种自适应零陷展宽的MVDR波束形成算法。该算法在匀速直线运动的假设下,研究了运动干扰源方位变化的规律,给出了基于历史方位估计信息的方位预测方法,然后根据预测结果生成相匹配的展宽零陷。理论分析和计算机仿真实验表明,与Mailloux法和Zatman法这两种经典的零陷展宽算法相比,所提出的算法在对运动目标干扰源进行有效抑制的同时,还对各向同性噪声具有更高的空间增益,在单个运动强干扰源或者多个处于不同运动状态的强干扰源环境下,都表现出了更好的输出信干噪比性能。针对水声目标辐射噪声中的宽带连续谱信号检测问题,提出了声矢量阵波束域广义似然比检测算法。该算法借鉴人眼对空间谱的检测原理,对波束域数据进行广义似然比检验。首先结合干扰抑制问题和矢量环境噪声场特性,探讨了波束域变换矩阵的设计准则,并推导了解析解的形式;然后在假定已知不含目标波束个数的情况下,构建了波束域的概率密度模型,并对模型中的未知参量进行最大似然估计,进而给出了广义似然比检测器的形式;最后应用信息论准则,给出了不含目标波束个数的估计方法。理论分析与仿真实验表明,该算法在强干扰源,以及环境噪声功率谱起伏、时变等环境下,始终具有更好的系统增益和恒虚警率特性。湖上试验的结果进一步验证了算法的有效性。针对水声目标辐射噪声的调制谱检测问题,提出了一种基于声矢量阵的模糊检测算法。首先探讨了在强干扰源的影响下,被动声纳系统对弱目标的探测盲区及其原因,指出利用目标螺旋桨噪声的周期调制特征改善声纳系统性能的可能性;然后考虑了实际水下目标轴频检测问题中可能存在的非理想环境条件,采用FIR宽带波束形成器对声矢量阵的输出数据分频带进行波束形成,并利用模糊系统对轴频最大似然检测器进行改进,给出了轴频模糊检测统计量;最后再次利用模糊系统对门限判决和谱峰搜索后得到的瞬时参数序列进行分析。理论分析与仿真实验表明,该算法在螺旋桨桨叶不对称导致的谐波频率偏差以及环境噪声功率谱起伏等情况下,始终具有更好的检测性能。湖上试验的结果表明,该算法有效改善了被动声纳对干扰盲区内的弱目标探测能力。