近几十年来,随着海洋战略的重要性不断提高,依靠单节点的传统探测技术已不能满足海洋资源开发和海洋权益维护的迫切需求。水声传感网络依托信息融合技术,通过多个传感器节点的联合观测可以有效提高系统对水下目标的探测能力,受到国内外学者的广泛关注。本论文以提高水声传网络对目标的检测和定位性能为目标,分别对基于扩散卡尔曼滤波方法的分布式目标检测理论、基于波达方向的纯方位目标定位理论、纯方位目标定位的节点最优布局理论、纯方位目标运动分析的参数估计理论进行了研究。研究成果为提高水声传感网络目标探测的性能提供必要的理论基础与有力的技术支撑。论文的主要研究成果和创新点如下:1.针对多节点信号联合检测问题,结合扩散卡尔曼滤波方法,提出了对高斯-马尔可夫信号的分布式检测算法。本文采用扩散卡尔曼滤波方法计算新息,并利用最佳接收机与新息过程的关系构建似然比检测,从而实现对高斯-马尔可夫信号的分布式检测。为有效衡量所提算法的检测性能,本文理论分析了分布式检验统计量的期望与方差表达式,并推导了虚警概率和检测概率的近似表达式。计算机仿真结果表明,蒙特卡洛仿真结果与理论公式计算的结果有较好的一致性,基于扩散卡尔曼滤波的分布式检测算法性能优于单节点和局部的检测性能,能更快的逼近集中式。2.针对方位估计误差较大时最小二乘（Least Squares,LS）定位方法性能下降的问题,提出基于Minmax k-means聚类的LS定位方法,利用Minmax k-means聚类方法将大误差的方位信息剔除,而后对剩余方位信息进行LS估计得到目标位置。计算机仿真结果表明,Minmax k-means聚类的LS定位方法可以减小大误差方位对定位性能的影响。针对部分节点失效使得目标定位性能下降的问题,依据目标在各方位线交点最密集处出现概率最大的这一假设,提出基于Parzen窗的纯方位目标定位方法。该方法利用Parzen窗方法估计目标可能出现在某个位置的概率,从而将概率最大值对应的点作为目标的估计位置。为寻找到概率最大值,采用带有惯性权重的粒子群算法进行求解。计算机仿真结果表明,基于Parzen窗的定位方法在部分节点失效时仍表现出较好的定位性能。3.为进一步提高水声传感网络中纯方位目标定位的精度,基于克拉美-罗界和费舍尔信息矩阵理论,开展了节点最优布局方案的研究。节点最优布局的优化目标是最小化克拉美-罗界的行列式,从而使得误差椭圆面积（二维）或误差椭球体积（三维）最小。在方位估计误差的方差为一常数的假设下,分析二维平面内节点与目标的相对最优几何位置。而后,针对方位误差的方差与目标节点间距离有关的情况,推导出三维空间下纯方位目标定位的费舍尔信息矩阵表达式,并分析水面传感网络的最优节点布局方案。此外,为使得一定区域内的平均定位性能较优,研究了二维平面下的节点最优布局问题。利用计算机仿真验证理论分析的正确性,计算机仿真结果表明,在最优的节点布局方案下采用LS估计方法得到的目标定位精度最高。4.针对移动节点位置存在误差时的目标运动参数估计问题,提出了四种可获得闭式解的估计方法。首先,依据方位信息与目标运动参数之间的三角关系,提出移动节点位置有误差时的LS估计、LS估计的偏差补偿以及加权辅助变量估计方法。而后,利用节点位置误差引起的附加方位误差模型,对加权辅助变量估计方法进行偏差分析,提出加权辅助变量的偏差补偿估计方法,并论证了该偏差补偿方法是渐近有效估计。另外,推导了在目标运动中有过程噪声时这四种估计方法的表达式。计算机仿真表明,在所提的四种估计方法中,加权辅助变量的偏差补偿估计方法受移动节点自身位置误差的影响最小,估计性能最优。5.在理论分析与计算机仿真的基础上,利用丹江口湖上试验获取的数据对水声传感网络中纯方位目标定位方法进行了验证,计算并比较了LS方法、基于Minmax k-means聚类的LS方法和基于Parzen窗目标定位方法对目标船的定位性能。湖上试验结果表明这三种方法都可以较好的估计出目标船的航行轨迹。本次湖上试验结果验证了水声传感网络纯方位目标定位的理论与方法,为工程应用奠定了基础。