海洋波导环境下,三维声场空间的目标被动定位属于水声领域的技术难点。被动定位的本质即是逆问题推断,反演是求解逆问题的一种途径,但是海洋环境中有很多参数例如:声速剖面、海水深度以及沉积层参数等都是不确定的。因此若单纯利用反演,这些不确实性会造成定位性能下降甚至崩溃。所以本文从统计学/信息理论出发,将水下目标被动定位问题提炼为统计推断问题,使用随机过程对声学采样数据进行建模,并在希尔伯特空间(Hilbert Space,HS)内进行几何描述,即采用一组完备正交归一基如球谐波函数进行表示。论文重点对球谐波分解方法展开了讨论,把信号从阵元域变换到球谐域,再将球谐域内真实声场与拷贝声场对应的分解系数做内积以获取模糊度表面,从而完成目标三维定位。要实现对目标的三维无模糊定位,则需用到包含各种取向的三维接收阵列。论文中研究并制作的小尺度椭球双螺旋线阵凭借其独特的三维空间结构,能够在水下被动定位中体现应用价值。同时,自主式水下潜器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)和无人水面舰艇(Unmanned Surface Vessel,USV)日益发展,隐蔽性和持久性较好,对环境的污染小,因此考虑通过在其头部安装阵列实现近实时的被动定位,这推动了对小孔径和轻型阵列的需求,该小尺度椭球双螺旋线阵很好地满足了该需求。此外,对目标的三维无模糊定位不仅要求接收阵具有三维空间结构,同时其阵元位置还要满足对希尔伯特空间中的基函数,例如球谐波函数的充分采样,因此本文从充分采样球谐波函数的角度来考虑如何设计椭球双螺旋线阵。考虑到一般情况下,海洋环境中辐射出声信号的目标声源个数相对较少,因此水下目标被动定位问题也可以看作稀疏重构问题,将搜索区域离散化并把目标被动定位问题转换为线性方程求解问题,其中待求解向量或矩阵中的值即对应各离散网格点上的信号强度。论文将压缩传感理论推广至球谐域匹配场中,提出了球谐域L1-SVD稀疏重构方法,降低了多快拍下稀疏重构的维度。本文主要研究了椭球双螺旋线阵球谐波分解和基于稀疏重构的球谐域匹配场方法,在仿真波导环境中实现对目标声源的三维定位,并给出了相同条件下阵元域匹配场的定位结果以作对比,最后设计展开了舟山消声水池实验对各理论进行了验证,结果说明存在环境失配以及噪声的情况下,球谐域匹配场相比于阵元域匹配场更具有宽容性,此外,基于稀疏重构的球谐域匹配场方法能够有效改善定位的分辨力,降低旁瓣。