舰船等水声目标辐射噪声的线谱是现代声纳设备探测和捕捉的重要对象。受到阵列有效孔径与目标方位的关联性、海洋环境中的低频强干扰和阵形畸变等因素的影响,阵列接收到的多个目标线谱特征常发生互扰,严重影响目标检测和识别的性能。因此对水声目标辐射噪声线谱进行辨识是非常重要的课题。本文主要探讨了基于时空起伏特性的线谱辨识方法,通过仿真数据和海试数据的处理验证了线谱辨识方法的有效性。主要研究内容如下:1.通过对舰船辐射噪声的产生机理,以及基于时频分析理论和广义似然比的辐射噪声线谱提取的研究,分析了舰船辐射噪声线谱在频率和幅度上的稳定性。2.提出基于LMK（Least Mean Kurtosis）的频域稀疏驱动自适应线谱增强算法（Zero Attracting-Auto Line Enhencement,ZA-ALE）。该算法使用误差信号的负峰度作为代价函数,并在频域权向量修正式当中增加零陷项来降低失调量,从而抑制信号中的噪声分量。仿真结果表明基于LMK的ZA-ALE的线谱增益比常规ALE提高了约0.6d B,对海试数据的处理也验证了基于LMK的ZA-ALE滤波器性能优于常规ALE滤波器。3.设计了使用基于幂平均函数的目标辐射噪声线谱起伏指数,并用于线谱源深度辨识。通过分析海洋对舰船目标的深度调制作用,以及测向误差对目标线谱起伏的影响,建立了目标辐射噪声线谱幅度起伏指数模型,仿真数据和海试数据的结果表明采用这种模型能够有效地进行线谱辨识。4.提出了倾斜阵条件下基于修正模式闪烁指数的线谱源深度辨识方法。在垂直线列阵模态滤波方法研究的基础上,构建了倾斜线列阵模态滤波模型,并分析了修正模式闪烁指数用于倾斜阵线谱源深度辨识的适用条件,通过仿真和海试数据处理验证了基于修正模式闪烁指数的线谱辨识方法的有效性。