舰船辐射噪声是宽带噪声源，它对目标检测和识别具有重要意义，对舰船辐射噪声的检测一直是一个难题，因此受到了国内外学者广泛研究的热点。本论文主要研究基于时频分析方法利用舰船辐射噪声进行检测的技术，通过仿真信号和对海上实验数据的处理，验证了方法的可行性和有效性。本论文的研究内容主要围绕以下几个方面：1、介绍了小波域的三种滤波方法，即模极大值重构滤波、空域相关滤波和小波域阈值滤波，针对三种滤波方法对仿真信号的滤波效果进行了对比，给出各自的优缺点。2、论述了希尔伯特黄变换的基本原理及算法存在的问题，给出了一种利用K-L散度来识别虚假分量的方法，并通过仿真实验证明了该方法的有效性。由于EMD分解具有自适应性和滤波性，利用EMD分解提取了信号的趋势项。3、介绍了稀疏分解的基本理论、基本算法及滤波原理，描述了几种典型原子库。分析了MapFOCUSS算法对剔除瞬态脉冲干扰的作用，通过仿真信号和实验数据证明了该算法的有效性。针对传统采样数据量大的问题，本文引入了压缩传感理论。4、利用余弦原子库和时频原子库对仿真信号和海上实验数据进行了目标信号频率的检测，得到了较好的效果。基于时频原子库的稀疏分解算法检测效果较好，但计算速度较慢，为此，引入粒子群算法大大提高了其计算速度。最后，对于采样点数较多的数据，将压缩传感理论和稀疏分解算法结合起来应用到目标检测中，在保证检测能力的情况下，降低了数据的维数，提高了计算速度。