在水声信号处理领域中，弱信号被动检测和识别是一个难题，为了提高被动声纳检测和识别的能力，对水声信号的盲源分离进行了研究。本文首先回顾了盲源分离研究的发展状况，总结了常用的盲源分离算法，然后提出了一种稳定有效的频点排序算法，分析研究了一种新的定点独立分量分析算法用于卷积混合的盲分离，最后利用东南大学水声楼消声水池所得的实录数据对分析研究的算法进行了验证。主要研究的内容和成果有： 首先基于相关法频点排序精度高及多阶段法鲁棒性强的优点，总结提出了一种相关法+多阶段法高效稳定的频点排序算法，该算法有效地提高了盲源分离的性能。 其次鉴于梯度优化的算法收敛速度慢，稳定性依赖于学习步长选择的缺陷，分析研究了一种新的牛顿优化的快速定点算法，并把该算法用于卷积混合的盲源分离，不仅有效地提高了分离速度，而且由于该算法引入了自适应学习步长，减少了算法的不稳定性。 最后利用东南大学水声楼消声水池所得的实录数据对本文分析研究的算法进行了验证。证实了分析研究算法的有效性。