无人值守目标检测系统被广泛用于军事目标的侦察、识别和特殊建筑周边的入侵防护。针对在实际应用中目标识别准确率低,定位精度不高、探测距离受限等问题,本文在深入分析了典型目标地震动信号以及声信号特性的基础上,开展了无人值守声震检测装置设计。分析了典型目标地震波与声波的频率特性与衰减特性,确定了基于地震动的目标识别和声定位的目标组合测量方法。对常见的几种地震动传感器的性能进行实验研究,确定了选择基于磁感应原理的传感器为目标地震动信号测量传感器。研究传感器的串并联方法特性,根据组合后的传感器性能参数以及输出信号特性,采用前置放大器的方法,提高了测量前端的增益,探测范围达到50m。分析了EMD去噪法与小波阈值去噪法在地震动信号去噪处理中的特点,针对地震动信号的低频特性,给出了一种改进的EMD-小波阈值去噪法,实验表明,该方法可以有效抑制地震动信号中的噪声且能够保留目标的有效特征。分析并提取地震动信号中特征向量,利用遗传算法对BP神经网络模型进行优化并对人、车地震动信号进行识别,结果表明,与传统BP神经网络相比,该方法收敛性更好,且具有更高的识别率与计算速度。针对测量环境中典型目标的声波信号特性,确立了基于TDOA定位原理的声定位方法。系统分析了实际工况下无人值守目标检测系统的定位误差因素,针对风速、传感器安装误差以及由于传感器一致性、调理电路以及特征点判读引起的随机时间误差等误差因素,仿真分析了定位模型的方位角计算误差,确定了定向精度允许范围内的适用环境及定位范围,验证了定位模型的可靠性。设计了无人值守声震检测装置。采用多级放大电路、滤波电路与电压比较器电路,实现声传感器输出的信号的多级放大、滤波去噪以及整形处理;基于FPGA与STM32设计了声信号时差提取模块与地震动信号采集模块,实现目标信号的采集、存储以及传输;基于LabVIEW设计了上位机软件实现了系统的实时控制与目标显示功能。通过在野外模拟无人值守环境对装置进行了实验研究,验证了无人值守装置的目标定位与识别功能,分析了定位误差和控制方法;实验研究表明,在30 m范围内,人员及车辆的定位精度为5°以内,识别率为98.96%。