被动声呐系统因其隐蔽性高、抗干扰能力强、便于提取发射源属性信息等多种优点,被广泛应用于水下检测跟踪领域。非连续水声发射源具有非连续向外发射信号的特点,由于被动感知的工作机制,被动声呐接收到的非连续发射源量测是断续的。在现代化信息海战中,被动声呐系统针对非连续水声发射源的检测跟踪面临属性丢失、性能下降、跟踪失败等严重问题。因此,如何实现对非连续水声发射源的检测跟踪并提高系统识别精度,是目前亟待解决的问题。本论文以被动声呐非连续水声发射源检测跟踪为课题,重点围绕发射源非连续特性未知、低信噪比环境探测精度低、单个被动声呐观测不完全等问题展开研究,具体工作如下:1.针对被动声呐水声探测问题,分析了被动声呐接收水声信号机理及声呐量测生成模型,研究了基于贝叶斯的被动声呐目标检测跟踪算法,为后续的非连续发射源检测跟踪算法研究奠定了理论基础。2.针对被动声呐非连续水声发射源检测跟踪问题,提出了两种自适应更新时刻的卡尔曼检测后跟踪算法(BAUT-KF-DBT和FAUT-KF-DBT)。通过建立发射源非连续特性相关系统模型,推导了基于贝叶斯非连续发射源检测跟踪算法公式,实现了对非连续发射源的动力学状态及信号非连续特性的联合估计,有效解决了实际被动声呐探测系统对非连续发射源的稳定检测和持续跟踪问题。3.针对低信噪比环境下非连续发射源检测跟踪精度低下的问题,提出了一种基于粒子滤波检测前跟踪的变周期估计算法(VPE-PF-TBD)。该算法通过建立非连续发射源检测前跟踪(TBD)量测模型,充分利用全部的原始量测信息,避免了检测后跟踪(DBT)算法带来的检测不确定性,有效提升了微弱非连续发射源的检测跟踪性能。4.针对单个被动声呐系统观测不完全的问题,提出了一种多声呐变周期粒子滤波检测前跟踪算法(MS-VPE-PF-TBD),通过联合多个被动声呐非连续发射源的不完全观测进行集中式融合,融合提取发射源完全状态及其非连续特性,提升了单个被动声呐系统的探测性能。以上工作已通过仿真和实测数据验证,结果证明了所提算法的有效性。