水声目标定位技术在民用和军用领域都起着重要的作用,如何有效地对海洋波导环境下水声目标定位一直都是水声行业的重点研究方向。传统的水声定位方法忽略了波导环境的影响,导致应用到海洋波导环境中定位性能不佳。鉴于此:本文从海洋环境模型入手,结合水声信号传播模型,着眼于海洋信道传输函数信息,对波导环境下声源定位进行研究。具体工作如下:介绍了波导环境下水声接收模型,阐述了水声传播过程。利用简正波理论和射线声学理论分别对矢量声场进行建模,分析声场的特点,为后续定位算法的研究提供了基础。研究了矢量匹配场定位技术和矢量时间反转镜定位技术,利用接收信号所包含的真实声场相位信息与拷贝场相位信息进行匹配相关,同时对匹配相关的方式做了更深入的研究。依据工作原理进行矢量匹配场定位与矢量时间反转镜定位仿真、误差分析和环境失配影响分析,并且利用试验数据验证了匹配场定位技术的可行性与实用性。针对实际海洋环境的未知性、测量难度以及测量误差等难题,研究了GRNN(General Regression Neural Network,广义回归神经网络)声源定位技术,利用已接收训练集信号的频谱信息,进行神经网络训练,得到最佳扩散因子,代入到测试集信号中,对水声目标进行定位。研究了矢量GRNN定位技术,利用矢量水听器独有的阵列流型及共点接收声压与振速信息,且能有效降低各向同性噪声的优异特点,提高目标声源定位性能。最后通过试验数据验证矢量GRNN定位技术的可行性与实用性。研究表明:在海洋波导环境下,匹配场定位技术和时间反转镜定位技术能更有效地利用声场信息,提高波导环境下声源定位性能;将矢量信号处理思想和以上两种算法结合,较声压处理有较好的定位效果;针对上述两种算法对海洋参数以及声场建模要求的严苛性,利用GRNN定位技术学习海洋信道知识,提高了定位精度和稳健性,也大大提高了实用性。