对水下安静沉底、掩埋目标的主动声探测是目前水声领域具有重要意义的研究课题,由于目标声散射特性随目标几何形状、结构、材质等参数而变化,而且在实际环境中受混响干扰严重,如何检测信号、估计信号参数、进而提取与目标属性相关的信号特征成为亟待解决的问题。本文以自由场目标散射特性为出发点,利用稀疏信号表示理论实现对散射回波信号的参数估计,并且考虑实际探测背景,提出适用于混响等干扰背景下的参数估计方法,为水下目标探测识别提供基础。论文以目标声散射理论为基础,首先介绍简单形状壳体目标的声散射特性,建立目标散射信号在时域与频域的基本特性,并以实验研究为基本对象,介绍消声水池目标声散射测量实验,以及湖试目标探测实验。通过对理论与实验中目标声散射信号特点的研究,为信号模型的建立与参数估计算法的研究提供理论基础与数据支撑。针对自由场环境中目标声散射信号的参数估计和成分分离问题,论文从频率估计和时延估计两个方面展开研究。为实现这一目的,在发射信号为线性调频信号的情况下,将目标声散射回波信号建模为多分量线性调频信号的线性叠加,各分量由频率参数或者时延参数确定,而信号模型在参数空间上是稀疏的。为估计信号参数,引入稀疏信号表示基本理论,结合声散射信号特点,建立相应的算法。针对目标声散射信号的频率估计问题,研究基于稀疏信号表示的多分量恒定幅度线性调频信号频率估计算法,该算法将信号建模为字典元素的稀疏加权组合,通过对权值的稀疏性限制可实现对能量分布在整个观测区间内的多分量信号的参数估计。针对目标声散射回波信号能量随时间的变化特点,为实现对信号能量的定位功能,对信号幅度的时变特性进行建模,提出适用于多分量时变幅度线性调频信号的估计算法,该算法可同时实现信号幅度和频率的估计,获得对目标声散射信号的高分辨时频估计。另外,所提出的算法为一个凸优化问题,文中推导了该算法快速求解的迭代公式,可有效减小计算复杂度,提高计算效率。然后研究将稀疏信号表示方法应用于目标声散射回波的时延估计中。针对在时延估计中对弱弹性散射信号成分的估计问题,结合壳体目标声散射信号呈周期性特点的时序结构,提出基于块稀疏信号模型的估计算法,该算法将周期性出现的弹性散射回波视为一个基本信号模态,通过对模态的稀疏性限制提高对弱弹性散射回波的估计能力,该算法可利用基于凸优化推导出的快速迭代公式进行求解;为提高计算效率,防止由于字典失配带来的回波成分的遗漏问题,提出一种积分字典的设计方法,该方法通过对参数空间进行划分,在划分得到的区间上对参考信号进行积分定义,实现对参数空间的连续覆盖,能够在保证估计精度的同时,减小计算量;针对目标声散射回波的成分分离,为解决实际信号成分与字典元素不完全匹配的问题,提出一种基于字典学习的信号分离算法,依据实际信号对字典元素进行更新,实现对散射信号成分的重建。另一方面,针对实际探测背景,考虑到混响等干扰的影响,上述基于信号波形匹配的稀疏信号表示算法会存在调节因子的选取问题,对估计结果的稀疏性以及干扰的抑制均有重要影响。为避免这一问题,研究基于协方差拟合的参数估计算法,将信号与字典的匹配建立在协方差矩阵上,推导得到基于稀疏迭代协方差拟合及其推广形式的估计算法,该算法将信号部分与干扰部分在协方差矩阵中进行分离,可有效避免干扰对信号的影响,而且无需选择调节因子,即可获得对目标回波信号的参数估计。论文以仿真信号和实验数据处理验证了上述算法的有效性,为自由场中目标声散射信号的分析与参数估计,以及实际环境中的目标回波检测提供新的信号处理途径。