线谱特征是水声目标辐射噪声信号的主要特征之一,线谱特征的检测和提取是水声信号处理的重要内容。减震降噪技术的应用使得水声目标的辐射噪声强度和特征持续减弱,在实际海洋环境中,线谱特征越来越难以被检测。但与此同时,弱目标的探测却越来越依赖于线谱特征的检测。在阵列获取的多波束数据中,线谱的检测和跟踪需要在时间、频率和空间维度进行,扩展了常规线谱检测和跟踪处理的维度,并大大增加了计算量,给实时处理带来了困难。本文针对传感器及阵列获取的目标信号,开展基于功率谱、LOFAR谱和多波束LOFAR谱数据的线谱检测研究。本文首先讨论课题研究的背景和现状,介绍了舰船辐射噪声的产生及机理,梳理了水声信号的获取基本方法和频谱特征提取基本方法。其次,讨论了六种拟合方法对信号频谱进行背景均衡,并通过设定拟合优度和线谱能量保存度两个特征参数来判断拟合方法的优劣。在对舰船辐射噪声频谱进行背景均衡的基础上,提出利用改进的局部3?准则进行线谱检测,提升了线谱检测的算法性能。再次,在LOFAR图线谱检测研究中,提出了基于生灭过程的LOFAR图线谱检测方法,实现了LOFAR图中的线谱检测和跟踪。针对低信噪比的线谱信号,提出基于HMM的LOFAR图线谱检测方法,推导了信噪比未知条件下的HMM三要素中观测概率矩阵元素的计算公式。采用了高虚警检测对数据集进行预处理,降低HMM模型检测的虚警概率。提出了网格化处理的方法,相较于常规HMM模型线谱检测方法,大大地降低了算法的计算量。最后,针对多波束LOFAR数据的线谱检测问题,扩展了基于生灭过程的LOFAR图线谱检测方法和基于HMM的LOFAR图线谱检测方法,再增加空间维度处理,包括(1)提出了干扰带置零法和作差法两种方法剔除主瓣及旁瓣虚警,消除了由于基阵指向性函数特性带来空间信号干扰;(2)提出了一种降维计算的方法,实现了将三维数据降维至二维数据进行处理,并在波束域和频率域两个维度上利用K-means算法进行异常值判断,确保结果的正确性。(3)提出了波束预筛选的方法,通过统计各个波束内预筛选出的频点个数,剔除不存在线谱的波束,从而大大降低了计算量,提高了线谱检测效率。