无源声探测技术通过声传感器探测网络接收低空、超低空飞行目标的方位角等信息，利用信息融合技术，实现对目标的无源定位和跟踪。由于受环境噪声的干扰较大，使得无源声探测网接收到的测量数据含有密集杂波。杂波处理的好坏，将影响最后的跟踪效果。因此，在密集杂波下研究无源声网目标定位技术具有重要意义。本文结合总装备部武器装备预研项目，对密集杂波下数据预处理及声网无源定位问题进行了深入研究，实现了声网下的目标定位，并通过实验数据验证了定位算法的有效性。本文主要的研究工作和创新点如下：(1)针对声探测网接收到的数据含有密集杂波问题，本文提出了一种前端信息融合算法。该算法采取最近邻关联及航迹选取的循环处理方式，对含杂波的原始数据进行预处理，达到杂波数据剔除及单目标信息提取的目的。此外，当目标是多个时，该算法结合目标自身的特征，采用最近邻、关联拟合及航迹选取的方式，对原始信息做循环处理，剔除原始信息中所含有的杂波数据，并提取出目标各自的信息，达到数据预处理的目的。(2)针对声网无源定位问题，本文提出了一种基于PLS-PDA的目标定位算法。该算法通过伪线性处理，将纯方位下的非线性问题线性化，采用最小二乘估计并结合概率数据关联算法，对密集杂波背景下的单目标进行定位跟踪。(3)考虑声探测技术在工程中的应用，本文还提出了一种易于在工程上实现的目标定位算法。该算法利用最小时差技术和交叉定位算法对预处理后的数据进行时延处理及定位跟踪，并采用一种反向验证法来辨别定位出的目标是否为伪目标，使后续的滤波算法能够获得更优的融合结果。(4)文章还结合工程数据验证了预处理算法的有效性，并对预处理算法的性能进行了分析。然后，对预处理后的数据进行目标定位跟踪，验证了基于最小时差技术的定位算法在工程应用上的可行性。最后，本文给出了各项性能评估指标的定义，实现对各项性能指标的评估。