主动声纳在空间平面波处理中感兴趣的目标参量为水平方位。空间域处理,目标参量估计的高可靠和高分辨力需要进行波前设计,使阵响应函数集中。波方程揭示着空-时具有对偶性。主动声呐在时间域处理中感兴趣的参量是目标距离和径向速度,它们无法直接观测得到,需要通过估计与其对应的时延和多普勒参量而获得。时间域处理,目标参量估计的高可靠和高分辨力需要进行波形设计,使模糊度函数时延-多普勒两维集中。一维时间信号用时延-多普勒两维函数——模糊度函数来描述其时频联合特性,其本质是匹配滤波器。检测和估计总是相伴随进行的,在高斯噪声背景下,两者的最佳处理器均是数据和拷贝相关的匹配滤波器。时间匹配包括时延匹配滤波和时延-多普勒匹配滤波,空间波束形成包括平面波波束形成和波导环境下的匹配场波束形成。本文根据窄带情况下的空-时可分解性,先进行空间处理再时间处理,得到空-时相关结果。空间波束形成将阵元域转换到波束域,本文采用能连续观察的多波束系统。最小方差无失真(Minimum Variance Distortionless Response, MVDR)波束形成可以抑制干扰来提高空间分辨力。根据空-时对偶性,本文提出,在波束域进行MVDR方位-时延-多普勒三维干扰抑制,来提高其三维分辨力。由测量信号估计目标参数是由果到因的逆问题求解,匹配是正向拟合来解决逆问题,解卷是逆向解决逆问题。本文提出的解卷算法是从最小鉴别准则出发的Richardson-Lucy(R-L)迭代解卷算法。空间波束形成后的测量信号与发射信号的两维匹配,是模糊的时延-多普勒两维函数——采样互模糊度函数,其期望建模为发射信号自模糊度函数和目标反射性密度函数的两维卷积。利用R-L算法对该期望进行两维解卷积,消除发射信号引起的时延-多普勒模糊,重构出目标反射性密度函数,进而进一步获得高分辨的多目标的距离和径向速度参量估计。三维MVDR干扰抑制结合该R-L迭代解卷滤波形成了本文的MVDR多波束方位-时延-多普勒三维解卷滤波系统,仿真和实验处理结果均验证了该三维处理系统的有效性。