随着海洋技术逐渐的发展，海底沉积物的特性在军事和民用上的应用也日益增加，而准确、快速地获取海底沉积物声学特性参数技术也成为当今海洋研究的重要内容之一。对于沉积物中声速和衰减系数的测量，时延和幅度的提取是否准确则显得尤为重要。当发射信号是窄带信号时，要想获得较高的时延估计精度就必须应用超分辨率的时延估计方法。本文主要研究沉积物声速和衰减系数的测量以及实验数据的处理，为了实现沉积物特性参数的获取和信号时延的提取，实验以沙质沉积物为对象，在实验室条件下研究了沉积物特性参数，并且对实验数据进行超分辨率的时延提取。　　本文首先综述了海底沉积物中声速和衰减的测量方法，随后介绍了时延估计算法的发展过程和现状，并总结了基于窄带信号的超分辨率时延估计方法，包括：拷贝相关法、DL-LS算法、DL-LS-MUSIC算法和WRELAX算法。在不同信噪比、不同的脉冲宽度和信号幅度调制（加Blackman窗）条件下，通过MATLAB编程给出了四种算法的仿真结果，对上述算法的时延估计性能进行了对比，结果发现：DL-LS-MUSIC算法的分辨率最高，其次为DL-LS算法，再次为WRELAX算法。虽拷贝相关法分辨率较低，但比较适合信噪比较低的情况。　　进一步重点描述了沙质沉积物声速和衰减的测量实验，得到实验数据后经过数据处理和信号分析，发现WRELAX算法和拷贝相关法的声速处理结果基本一致，而DL-LS算法的处理结果偏大，然后简述了三种经典的沉积物声传播模型（包括Biot理论、EDFM和Buckingham模型）并与处理结果对比分析，结果发现：WRELAX算法和拷贝相关法的声速处理结果与Biot和EDFM的声速频散曲线较为接近；而DL-LS算法的声速处理结果与Buckingham模型的声速频散曲线接近。　　最后利用LabVIEW平台对算法和模型进行集成，对信号进行拷贝相关分析后得到了沉积物中的声速和衰减系数，并且将测量结果与三种经典声传播模型预报结果对比分析。本软件中比较突出的部分是在用户输入关键字后可以自动搜索文件夹中的匹配文件，对实验数据进行了测试分析并验证了软件的可靠性，提取信号的信息并进一步分析出信号处理后的特性，不仅能达到预期的效果，而且更展现了本软件的实时性，体现了相应的功能。