主动声呐的探测识别中,声散射体目标的亮点模型很有价值。其可以较好的反映目标的特征结构,此模型关键是如何准确的从目标回波中提取出亮点结构来。入射信号为线性调频信号时,虽然接收的各亮点子回波在频域和时域都混叠在一起,但在时频域中理想情况下是可以区分开的。而经典时频分析方法,由于亮点间存在交叉项的干扰,其分辨性能受到影响。本文从时频域上分析,研究可以削弱回波中各亮点间交叉项干扰的方法,以及提高亮点自项的聚集性。更好的分离出目标亮点,提高探测能力。首先结合物理声学的方法,将散射方程化简为面积分形式,将散射体目标近似为系列子目标叠加。根据目标模型各亮点的声程差与发射信号入射角之间的函数关系式,得到声散射体目标的亮点角度时延图,其可以作为后续分析的理论指导。其次针对入射信号为线性调频信号的情况,目标回波各亮点在频域和时域都重叠,而常规时频域分析方法在时频面上有交叉项的干扰,使得时频分辨能力下降,影响亮点特征分离。本文研究采用线性调频信号的乘积高阶模糊函数(PHAF),指导Cohen类的核函数设计。乘积高阶模糊函数可以自适应的对多分量的线性调频信号的自项加强,减弱交叉项干扰以及背景干扰。结合乘积高阶模糊函数的Radon变换,可以自适应估计接收信号的调频斜率。此方法设计的核函数,对回波亮点间交叉项的抑制效果较好。然后针对双线性变换必然存在交叉项干扰的问题,寻找多分量线性调频信号的线性分解方法。由于Chirplet原子在时频域上对线性调频信号有较好的匹配效果,所以可以选用其作为基向量,来表征线性调频信号,再结合正交匹配追踪(OMP)算法,用Chirplet原子对其分解,其在时频面上是不含交叉项干扰的。最后用这两种方法,分别处理自由场条件下水下目标探测的实验数据。提取目标的几何声散射亮点结构,对比并验证论文方法的有效性。