随着海洋技术的不断精进以及陆地资源的日渐匮乏,人类对资源的索取逐渐转向海洋。日夜不息的海上钻进平台、航线交织的远洋货轮以及科研声呐设备带来的海洋噪声污染对海洋生物的生存造成严重威胁。近年来,海洋声学领域逐渐出现一种使用非主动布放声源实现声源定位和环境信息提取的趋势。船舶这一类机会声源隶属于被动式声源,它同时兼备主动式声源的较高声源级和基于自动识别系统的先验位置信息。论文主要工作围绕基于机会声源的二次互相关（Double-Correaltion Function,DCF）定位方法展开,通过改善两次互相关处理算法,提出一种可以获得更高定位精度和更高分辨力的机会声源定位方法。DCF定位方法利用机会声源构建搜索区域测量拷贝库,通过数据和数据匹配实现未知目标声源定位。DCF本质上是一种广义的匹配场处理手段,与常规匹配场处理通过模型仿真构建拷贝库不同,DCF利用实测数据得到拷贝库,可有效地避免环境参数失配导致的定位性能下降。首先,两次互相关处理过程中,第二次互相关处理通过匹配相位实现定位,而第一次互相关处理的目的是为了提取包含声源位置信息的相位,以及消除声源频谱的特异性。信号相位估计的准确性直接影响定位性能。根据维纳-辛钦定理,时域互相关函数与频域互功率谱密度是一对傅里叶变换对的关系,论文通过公式推导在理论上证明了频域DCF方法的可行性。同时,论文通过引入广义互相关（Generalized Cross-Correlation,GCC）,利用不同GCC窗函数处理互功率谱中的幅度和相位,增加匹配过程中相位的计算权重,有效提升定位精度。其次,将DCF第二次互相关处理的匹配过程表述为线性方程求解问题,待求信号表示搜索网格上的相关性匹配度。由于目标信号在空间域上的稀疏性,以及较少节点（二元节点对）观测带来系统方程的欠定性,结合压缩感知的解题框架,论文提出一种基于稀疏重构的稀疏DCF方法,相比于常规DCF定位方法,结果具有高分辨特性。此外,论文结合分布式网络接收系统,提出基于相干模型和非相干模型的稀疏DCF方法,通过多角度观测带来的空间增益进一步提升定位精度与分辨力。最后,论文基于波导不变量的物理特性,实现了数据拷贝库插值。通过频移互功率谱密度补偿由于声源位置不同导致的信号互功率谱密度的差异,从而根据已知的机会声源船航行轨迹上的拷贝库递推得到搜索区域上的完整拷贝库。使得利用机会声源实现目标定位的DCF方法更具有现实意义。论文不仅在模型仿真中验证了定位算法的可行性与高分辨特性,而且在麦克风空气试验以及SWell Ex-96试验的数据处理结果中论证了所提出的定位算法的性能,具有一定的理论和现实意义。最后,论文对全文工作进行了总结,并对基于机会声源的被动定位方法的后续研究方向进行了展望。