由于各种军用与民用的需要，探测并跟踪水下远距离处的被动目标成为当今研究的热点。对于被动的系统，由于观测量的不完全性，单一的基地无法完成对目标的跟踪。将多个基地获得的方位信息进行融合，可以在保证观测站静止的情况下完成跟踪任务。本文研究的问题是多个基地情况下，对被动的动目标进行探测和定位跟踪。本文的研究内容可大致分为两个主要的部分，发现目标的存在并对其参数进行估计是第一部分的主要内容，用得到的参数信息进行目标的定位与跟踪是第二部分的主要内容。在前一部分中，首先研究了常规波束形成和MVDR两种经典的波束形成算法，为了体现两种算法各自的优势，本文通过简单的数值仿真对二者进行了对比。对于宽带信号可以用常规波束形成的时延求和实现形式进行处理，而MVDR方法不适合处理宽带信号，为此本文研究了宽带非相干MVDR算法以满足宽带信号的要求，并对常规时延求和波束形成算法和宽带非相干MVDR算法在被动单目标和被动多目标两种情况下进行了仿真分析。其次，由于MVDR算法的稳健性较差，受导向矢量误差和协方差矩阵误差的影响严重，本文研究了两种改进的算法以提高MVDR的稳健性。最后针对常规波束形成分辨力受瑞利限限制的缺点，本文研究了时延求和虚拟阵元技术以提高常规波束形成的方位分辨能力。但在处理实验数据时发现该方法要求很高的采样率，实际中的采样率不能满足要求。受宽带信号处理方法的启发，本文研究了宽带非相干相移虚拟阵元技术，该方法可以在较低采样率的情况下完成对方位的精确估计。在后一部分中，首先介绍了包括目标运动模型，基地的观测模型以及精度评价指标等目标跟踪的基本理论。其次，研究了一类基于卡尔曼滤波的目标跟踪方法，主要有最小二乘卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、交互式多模型扩展卡尔曼滤波三种算法，并利用计算机对各种算法进行了仿真分析。最后研究了一类基于粒子滤波的目标跟踪算法，主要有标准粒子滤波、基于均匀重采样的改进粒子滤波、交互式多模型粒子滤波三种算法，同样利用计算机对各个算法进行了仿真分析。最后本文针对粒子滤波算法，提出了几个个人认为有待解决的问题。