针对传统匹配场处理方法对水下声源的远距离定位不准确、定位时间长的问题，提出了一种基于多层感知器的水下声源被动定位方案。利用团队开发的浮星浮标测量的剖面数据模拟真实的海洋环境，在水中布置垂直水听器阵列，模拟水听器不同位置的大量声源产生的接收数据。将多通道波形数据直接作为输入，训练多层感知器网络，得到高精度的定位神经网络。结果表明，与匹配场处理算法相比，所设计的感知器网络能在较宽的信噪比环境下实现有效的水下声源定位，其中30dB信噪比下的平均距离和定位深度分别为1.94%和6.84%。此外，与不匹配的声速剖面相比，由平均声速剖面模拟的接收数据可以改善网络的定位效果。