由于水声通道的时变空变性以及环境噪声的多源易变性，水听器阵列接收到的信号波形严重畸变，目标信息也被众多干扰所掩盖。盲源分离只需要很少的先验知识就能恢复出潜在的源信号。利用这一技术来降低噪声以提取有用信息，进而实现被动声纳信号的检测、定位与识别，可以提高声系统和设备的精度和可靠性。因此针对水声信号盲源分离进行研究有着重要的现实意义。本文植根于盲源分离在水声领域的重要应用，围绕水声信号盲源分离方法开展研究工作。首先介绍了被动声纳系统的声源——舰船辐射噪声，根据其特性建立数学模型并进行计算机仿真。仿真结果能够真实地反映出舰船辐射噪声的典型声学特征，为论文后续的研究工作提供了数据基础。其次，讨论了基于独立性判据的盲源分离算法。首先就未知源信号数目估计问题，引入赤池信息准则的改进形式以降低高估概率，并通过仿真对其进行检验。随后结合特征矩阵联合近似对角化和快速独立分量分析两种算法的优点，提出一种复合算法。以相似系数和性能指数作为衡量指标，通过仿真对这三种算法进行比较分析，结果显示，复合算法不论是在无噪还是含噪情况下都具有更好的分离性能。最后，将非负矩阵分解用于水声信号盲分离。针对非负矩阵分解算法对初值比较敏感这一问题，考虑用最小二乘初始化方法来改善算法的性能。对随机、主分量分析和最小二乘三种初始化下的非负矩阵分解算法分别进行仿真，验证了最小二乘初始化策略的优越性以及非负矩阵分解用于分离水声信号的可行性和有效性。