由多个传声器阵列节点通过无线通信技术组成的无线传声器阵列网络可实现监测区域内的声学目标检测、识别和跟踪。基于声信号的目标监测具有被动探测、功耗低、抗电磁干扰能力强等特点,因此无线传声器阵列网络受到越来越多的重视与应用。本文即在无线传声器阵列网络的应用背景下,针对单阵列节点的目标检测和测向问题,重点研究宽带信号DOA估计和线谱检测技术,论文的主要工作和创新点包括以下三个方面:　　 1)针对现有宽带DOA估计中信号各频带信息利用不充分与各频带协方差矩阵经聚焦后具有相似结构的数学特点,本文提出三种宽带DOA估计算法。根据多频带信息的联合利用方法不同,可分为两类:(1)基于联合对角化的宽带DOA估计算法(FAJD)。利用改进的近似联合对角化技术(AJD)将各频带信息集合到一个矩阵中,从而获得比传统相干子空间方法更高的分辨率和更小的估计误差。(2)基于Khatri-Rao子空间的宽带DOA估计算法(FKR)及其改进算法。由于:FAJD算法限制目标源数必须小于阵元数,FKR方法利用Khatri-Rao积将聚焦后的各频带协方差矩阵重排为一个高维矩阵,不仅增加了阵列的自由度,能够处理目标源多于阵元数情况,而且具有比FAJD算法更高的分辨率。在此基础上,根据高维矩阵的特点,引入传播算子,提出了改进的FKR算法(FKRP),在性能与FKR算法性能相近的前提下,明显降低了FKR算法的运算量。　　 2)提出用于快速运动声目标实时DOA估计的两种改进算法。(1)针对实时处理中可用数据量有限,提出了基于不同频带协方差矩阵平均的宽带DOA估计算法。该算法将相近频率的协方差矩阵进行平滑,等效于增加各频带处的快拍数,在数据量有限的情况下获得了比传统方法更高的分辨率和更小的估计误差。(2)针对宽带DOA估计算法复杂度高不适于实时处理的缺点,提出基于相干函数的快速宽带DOA估计算法,通过利用阵列信号的相干函数对宽带信号的频带进行筛选,减少了所需处理的频带数,在与传统算法估计性能相近的情况下大大降低了运算复杂度。　　 3)针对复杂自然环境中的运动机械目标检测问题,提出了基于高低分辨率功率谱匹配度估计的线谱检测算法,从理论上证明了该算法的恒虚警特性。同时,在声阵列应用中,利用阵列信号的相干函数对算法进行改进,从而进一步降低虚警率。野外实际测试中,在虚警率小于1%的条件下实现车辆目标的远距离检测,明显优于传统的检测算法。