在浅海环境,面对安静型潜艇和小型化的水下无人航行器,被动声呐性能受到限制,主动声呐面临强混响和多干扰的挑战。随着多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)技术的发展,分布式MIMO利用目标空间分集提高了检测性能,展示了潜在的应用前景。本文侧重分布式MIMO声呐处理研究,结合伯努利滤波技术,提高对运动目标的探测能力。本文首先建立了分布式MIMO声呐探测处理框架,在信号模型中引入了多普勒.因子和目标位置参数,利用最大似然估计目标位置。为了获取目标分集特性,研究了分布式MIMO探测的发射和接收布置约束条件。为了提高接收信噪比,接收端采用波束形成增强信号,同时估计目标方位。另外,在发射端采用指向性发射,实现照亮目标和抑制混响。在后处理中,考虑杂波和混响相对稳定,通过脉冲对消方法抑制混响、增强运动目标回波。在分布式MIMO声呐探测中,量测中除了目标以外还有大量的混响和杂波,并且目标的出现时间和消失时间都是未知的。为此,本文研究了伯努利滤波用于运动目标探测。在分析贝叶斯滤波和随机有限集的基础上,推导了伯努利滤波迭代处理算法。为了适应多目标跟踪需要,改进了伯努利滤波算法,即将单目标的后验概率密度函数修改为多目标的后验概率密度函数。在数值模拟实验中,设计单目标和双目标运动场景,其中双目标为交叉运动模式,跟踪结果证实了伯努利改进算法的有效性。在分布式MIMO探测运动目标湖上实验中,脉冲对消有效地抑制了混响,增强了目标回波,改进的伯努利滤波有效地滤除杂波,准确估计出目标的轨迹。