在主动声呐对水下目标探测处理问题上，会受到各种各样的干扰，其中海洋混响是主要的干扰之一。由于混响的形成机理，混响在频域上与发射信号有很强的相关性，一般的频域滤波器很难将其滤掉。水下目标回波中常伴随着强烈的混响，因此目标探测的工作尤为困难。如何对声呐接收信号进行混响抑制，以提高目标回波信号的检测性能是一个重要课题。本文结合水声信号的特点，利用线性代数中子空间方法对抑制混响的信号处理算法进行了理论研究，并展开了实验分析。　　本研究主要内容包括：⑴把混响看作一种有色干扰噪声，对混响信号进行AR模型建模，通过求解混响的模型参数来构造白化滤波器，从而对混响信号进行预白化处理。然后，对预白化前后的混响信号进行匹配滤波，并比较其结果，验证了预白化处理的有效性，并指出在低信混比情况下，预白化并不能提高信号检测的性能。⑵提出了基于混响预白化的子空间分析方法，该方法是在对混响进行预白化后的基础上，从子空间分解的角度出发来分离预白化之后的混响背景噪声，并构造了一种最佳线性估计器对声呐接收信号中的目标回波信号进行预测，使得大部分的混响干扰得到抑制。最后用仿真实验的结果去验证该方法抑制混响的效果。⑶提出了一种基于核主成分分析的子空间分析方法，该方法针对混响信号和目标回波信号之间的非线性关系，将观测信号经过非线性变换从输入空间映射到高维的特征空间中，并在特征空间进行PCA得到降维后的核子空间，从而抑制混响和噪声。最后，由核子空间内的似然比检验结果验证该方法抑制混响的效果。