主动声纳由于其探测距离远,可探测海底掩埋物体等优势,常被用于海洋环境与资源的勘探,但是主动声纳由于其工作模式的原因,也常常伴随着许多的干扰,混响就是其中的一种。混响作为影响主动声纳检测能力最主要的因素之一,为探究混响形成原理与混响抑制算法,本文在对混响信号进行深入的理论研究的基础上,提出了一种基于深度学习的抗混响算法模型,该算法模型结合了基于对抗神经网络的混响仿真方法,混响区自主识别技术,波束形成技术与基于支持向量机的时频域抗混响处理技术,实现了在低信混比情况下,有效地对混响进行抑制并进行信号检测。本文的主要研究内容与成果包括:1.对混响形成的原理与混响特性进行了深入研究。采用点散射模型仿真算法对混响进行仿真,并对仿真得到的数据进行混响特性研究。另外,本文提出了一种基于对抗神经网络的混响仿真方法,该方法相比较点散射模型而言,在计算量与普适性方面有较好的优势。2.对混响的波束形成算法进行了研究与分析。本文对常规CBF波束形成,LMS自适应波束形成与MVDR自适应波束形成进行了深入研究,并在白噪声背景与混响背景下,采用三种方法对混响仿真数据进行处理,研究表明:不管是在白噪声背景下还是在混响背景下,三种方法都能准确找到信号来波方向,起到提高信混比的作用,但是LMS自适应波束形成方法效果最佳,其主瓣更窄,旁瓣更低。3.对混响区的自适应判断进行了研究与分析。针对波束形成后混响区判断的问题,本文提出了一种基于能量梯度特性计算的混响区自适应判断算法,通过混响信号与环境噪声之间能量梯度的不同,设置相应的阈值,从而达到自适应判断混响区的目的。4.对时频域抗混响算法进行了研究与分析。本文研究了传统主分量反演（PCI）方法,AR预白化等方法,并在此研究基础上提出了一种基于PCI-SVM的抗混响方法。该方法将主分量反演（Principal Component Inverse,PCI）与支持向量机（Support Vector Machine,SVM）相结合,实现了对声纳阵接收信号的子空间分解。本文采用该方法对仿真数据与海试数据进行处理,并将数据处理结果与直接匹配滤波法对比,对比结果显示,本文采用的PCI-SVM方法有较好的鲁棒性与抗混响能力,能提高主动声纳的探测性能,具有较大的工程应用价值。5.对抗混响模型进行了验证。对整个模型进行性能检测,采用基于对抗神经网络生成的混响数据进行阵列信号仿真,采用LMS自适应波束形成方法与基于PCI-SVM时频域抗混响算法进行混响抑制,最后实现混响信号下的回波信号检测功能。