由于海洋混响对主动声呐的目标探测有着很强的干扰，使得检测混响区的目标非常的困难，近年来，国内外对混响的研究提出了各种理论和方式，但效果不是很明显。 本文结合拖曳线列阵专题，通过对多个测量数据的比较，我们选定了主成份反演“Principal Component Inverse”—PCI算法，来检测混响域的目标。它是一种基于把混响看作传输信号回波总和的一个模型，分析了观测矩阵奇异值的分解及其物理含义，并分析了宽带信号观测矩阵秩的分布情况，即对混响与信号特征空间的分析，显示了奇异值分解对区分混响与目标回波的有效性。进一步探讨了PCI算法在时空领域的扩展，证明了改进算法在区分目标与混响的性能较好，并进一步探讨了混响信号与目标信号的频谱差异性，研究了PCI算法在频谱领域的有效性，尝试了PCI算法混响迭代估计。 最后，比较了在不同的信混比下PCI算法的适应性，说明了不同的信混比条件下，其检测增益是不同的，提出了在PCI算法下存在一个最佳原始信混比，进一步验证了在较小信混下有更好的检测能力。