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本论文所研究的超宽带(UWB)信号均指超宽带冲激无线电(UWB-IR)信号。UWB系统以低占空比的超短冲激脉冲作为载体,无需载波调制,采用跳时扩谱(TH-UWB)或直接序列扩谱(DS-UWB)技术实现信息传输。与传统无线电系统相比,UWB具有更低的功率谱密度和更宽的带宽,具有高数据率、强抗干扰的特点。UWB信号常常被隐蔽在环境噪声和其它干扰信号中,难以检测,是一种很有军事应用前景的低截获/检测概率信号。超宽带无线电技术在高速军事通信、无人机低截获数据链、高分辨率雷达/定位系统中已经得到实际应用。因此在非合作条件下,研究对UWB无线电信号的检测技术,具有重要的军事意义。本文研究了在负信噪比且没有先验信息或仅有部分先验信息条件下, UWB无线电信号的检测问题。论文的主要工作如下:在全盲和负信噪比情况下,研究了基于希尔伯特-黄变换(HHT)的UWB信号检测方法。仿真实验表明:在进行UWB信号检测时,与传统小波分析方法和Wigner-Ville分布相比,希尔伯特-黄方法具有优越性。利用信号和噪声在固有模态函数域中有不同的性态表现,提出了一种固有模态函数积检测器(IMFs product detctor),在低信噪比和背景噪声分布未知条件下,IMF积检测器优于Teager能量算子(TEO)检测器。参考Rosenfeld子带乘积理论,提出了基于固有模态函数域滤波(IMFDF)方法,用于对带噪信号的边缘检测。IMFDF和小波域滤波方法相比,相对简单,计算复杂度小。提出了可用于全盲信号检测的CCIO测度准则和两种基于参数可调非周期随机共振(PASR)的UWB信号检测方法。利用PASR系统输出信号和输入信号最匹配时,随机共振最显著的这一现象,区别于Collins互相关方法,提出了基于输入(信号+噪声)输出互相关的ASR测度方法,即CCIO方法。利用线性响应理论(LRT),推导了CCIO测度方法的性能,验证了CCIO测度下的PASR方法可以实现全盲负信噪比(低于? 10dB)非合作UWB信号检测。在CCIO准则下,提出了基于PASR的DS-UWB系统码序列检测方法。对于低信噪比DS-UWB而言, PASR检测器逊于匹配滤波检测器;但当匹配滤波器存在较大失配时(出现同步误差),结论完全相反。研究发现:PASR方法的检测性能随采样频率的提高而改善。在CCIO准则下,利用多窗并行检测的思想,提出了基于PASR的多时窗检测器(PASR-MWD),用于TH-UWB信号检测。仿真试验表明:在负信噪比情况下,PASR多时窗检测器优于多辐射计组和固有模态函数积检测器,但逊于匹配滤波检测方法。在负信噪比和全盲的条件下,研究了基于分段自相关积累(PACA)的UWB(DS-UWB和TH-UWB)信号检测方法。经过严格数学推导,指出了TH-UWB信号的PACA函数不但在字符周期整数倍处出现离散峰值,而且按三个峰值(一大峰值左右对称出现小峰值)成对出现,大峰和小峰的间隔就是PPM调制时间偏移。仿真验证了通过增加积累时间,实现负信噪比UWB信号检测的可行性。研究了仅需已知字符周期情况下基于特征值分解方法的UWB码序列波形检测方法,首次理论推导了DS-UWB、TH-UWB特征值和码序列波形的分布情况。提出了基于特征值分解的TH-UWB码序列波形估计方法,指出了在时间窗和字符非同步情况下,将会出现三个大的特征值,对应的三个特征向量反映了二元字符跳时序列波形之和的特性。利用矩阵扰动理论,证明了码序列波形估计误差的引理。分析了波形估计误差和输入信噪比、积累窗个数的关系。