海洋目标探测对维护海上安全起着重要监视作用,本文通过设计一种微型浮标,采用目标探测识别的被动技术,实现对环境信息采集,整个识别算法主要由三个部分组成,即噪声信号预处理、特征向量提取、目标分类。本文主要围绕以下四个方面展开研究。首先根据水下目标探测需求进行总体设计,进行子系统划分,随后对数据采集子系统的硬件平台进行了设计与实现,设计包括了定位与AD模块以及SD卡与传感器前置电路,并在本章最后进行了PCB设计与实现。其次对数据采集子系统的软件进行设计与实现,除了实现子系统内各模块的初始化配置,还对采集到的数据包括GPS数据、MPU6050还有AD转换结果进行存储,同时还进行了传感器的数据处理,包括磁传感器的姿态角、能量检测,水听器的方位角以及功率谱、LOFAR谱图等。随后进行了水下目标探测模型的构建,探测模型整体包括去噪、特征选择和分类三部分。对适两种自适应去噪算法LMS和RLS进行了对比分析,采用Relief算法进行特征选择将样本降维处理,选择最优样本子集后,对最优子集进行LVQ2神经网络分类的训练。最后,给出子系统测试与仿真验证结果,结果表明,系统各模块均满足设计需求,能够实现对信息的采集与存储与处理;通过分类算法来对目标特征进行分类识别,并给出最终得到的识别结果。仿真结果表明,本文设计的海洋目标探测识别算法达到了预定设计的目标,具有一定的应用价值。