随着信息技术的发展和人们对海洋重视程度的增加，水下传感器网络的研究迅速发展，基于水下传感器网络的目标跟踪也越来越受到重视。本文主要对水下传感器网络的被动目标跟踪进行了研究，并进行了水下信息综合处理平台的设计与实验。本文主要工作如下：（1）针对单目标跟踪，提出了一种改进重采样非扩维的UPF（UnscentedParticleFilter，不敏粒子滤波）算法，并将该算法结合目标运动模型用于水下传感器网络的被动单目标跟踪。该方法用非扩维UKF（UnscentedKalmanFilter，不敏卡尔曼滤波）产生粒子的建议分布，相对于一般的扩维UKF大大减少了计算时间；并对重采样环节进行了改进，合理组合被抛弃粒子和被复制粒子以产生新粒子，提高了粒子多样性，增加了滤波精度。（2）将单目标跟踪方法和MSJPDA（MultisensorJointProbabilisticDataAssociation多传感器联合概率数据关联）技术相结合用于被动多目标跟踪。（3）仿真实验证明了单目标跟踪方法在跟踪时耗和跟踪精度上相对于其他算法的优越性，还验证了多目标跟踪方法能有效对多个目标进行跟踪，有效避免了轨迹交叉造成的跟踪错误。本文算法和仿真都是基于三维环境进行的。（4）在实验室环境下设计开发了一套水下信息网络综合处理实验平台。首先，基于LabVIEW开发了系统发送端的上位机软件，完成了水声信号的生成、分析和发送；其次，把水下传感器网络目标跟踪演示模块嵌入到了系统的接收和仿真端。该系统为后续的研究工作奠定了基础。