现场管网分布纵横交错、埋设环境异常复杂，管道泄漏检测的方法大多难以达到精确检测的效果。由于小波分析可对信号进行奇异性分析，互相关分析简单又不需要建立数学模型，综合这两种算法的优势，确定了基于小波多尺度相关的次声波管网泄漏检测算法。采用次声波作为泄漏检测的对象，由于次声波波长较长，传播过程中能量损失小，具有很好的抗干扰能力，易实现检测定位分析。本文的主要工作如下：论文首先介绍了管道泄漏检测国内外研究现状及发展趋势。通过对各种泄漏检测方法进行对比分析，确定了本文基于小波多尺度相关的次声波管网泄漏检测算法。对信号进行降噪预处理分析，先介绍了小波阈值降噪算法的原理和次声波信号的产生机理、采集方式，详细分析了软、硬阈值降噪算法，实验应用MATLAB工具实现，仿真结果及降噪评估指标表明该阈值降噪算法对次声波信号的背景噪声有很好的抑制效果，提高了次声波信号的信噪比，为后续信号分析做了很好的前期工作。其次，介绍了基于小波分解的次声波管网泄漏检测算法。基于上一章次声波泄漏检测算法遗留的检测精度问题，在信号阈值降噪分析的基础上，进行基于小波分解高频系数域变换的次声波泄漏检测算法，对小波分解产生的高频系数进行域变换处理，得到一组新的高频系数并进行重构算法处理。实验仿真结果表明，高频系数域变换算法处理后观测到的次声波信号尖峰突变范围更集中，能更精确得到信号突变采样点对应的时域位置，达到了提高管网泄漏检测精度的预期。然后，介绍了基于多尺度互相关的次声波管网泄漏检测算法。针对单一尺度的相关分析泄漏检测方法已存在的误差，选用多尺度下的相关分析算法进行泄漏检测，进行不同尺度下的互相关分析。实验仿真结果表明，多尺度下信号的互相关分析能较准确得到相关峰值的时间估计，提高了次声波泄漏检测精度。最后，介绍了基于小波多尺度相关的次声波管网泄漏检测算法。融合了小波分解高频系数域变换算法和多尺度互相关分析算法，在小波多尺度下对信号进行逐层互相关分析。并与前两种算法的仿真效果和数据进行对比分析，得到融合算法的检测定位效果更加精确，进一步提高了次声波管网泄漏检测定位精度。