海洋环境噪声和散射现象所构成的背景场是引起声场随机起伏的重要原因。虽然传统上一般认为背景场是一种有害干扰,但是近几十年来应用背景场提取海洋环境信息的研究越来越多。本文研究的主要内容是背景场中格林函数的提取与应用。首先,本文研究了环境噪声干涉仪(格林函数恢复理论)。该理论表明利用两接收器处所接收的扩散噪声的互相关可以提取这两点之间的时域格林函数。针对实际海洋环境噪声的非扩散性,本文基于K-L变换和随机矩阵理论提出了一种新的数据预处理技术——扩散噪声滤波。实验数据表明该技术能够从非理想海洋环境中重构扩散噪声成分,增强格林函数恢复效果和被动测深仪输出响应。其次,本文将格林函数恢复理论和散射体成像技术结合起来开展了散射体被动成像的仿真和实验研究。针对格林函数矩阵恢复效果不理想而导致传统时反D.O.R.T和MUSIC等超分辨技术失效的情况,本文对克希霍夫偏移成像算法进行了改进,并利用压缩感知理论消除掉环境噪声互相关包络中的背景起伏,获得了良好的散射体被动成像实验结果。最后,根据以下原理——海底界面随机起伏和沉积层声速密度的非均匀分布可以引起测深仪回波的随机起伏,而不同海底底质类型(比如砂、粉砂、粘土等)的界面起伏和介质非均匀性具有不同的性质,因此导致的回波起伏特性也不同,应用一种时域高频后向散射模型,对黄渤海41个站位的20 kHz单波束测深仪回波数据进行了沉积层地声参数反演底质分类研究。采用下山单行模拟退火算法(SIMPSA)对模型输出和接收回波的平均包络曲线进行最大似然匹配,估计海底沉积层的平均颗粒度。实验数据处理表明：对接收回波包络进行能量归一化处理有效地减小了由实验不确定性所导致的回波幅度异常起伏,将反演参数的方差降低至未加处理的50%；平均颗粒度的反演最优值与沉积层样本实验室测量值的一致性更高；将反演结果用于底质分类,正确识别率达到75.6%。