超声无损检测以其快速、便捷、检测效率高等优势在建筑结构、桥梁、管道等结构损伤检测中有广泛应用。本文针对脉冲反射法超声微小缺陷检测中难以处理的结构散射噪声问题进行了研究,具体研究内容包括:（1）对超声缺陷检测基础理论和声波在声场中的传播特性进行了研究,详细分析了超声缺陷检测的信号来源和特征,建立了超声缺陷检测信号模型。（2）提出了基于聚合经验模态分解和排序熵的缺陷检测信号降噪方法。将排序模式分析方法运用到超声检测信号处理中,利用缺陷反射信号与结构噪声信号的非线性动力学特征差异性,通过改进的相似性测量准则筛选信号主导模态并对重构信号进行排序熵阈值处理进一步提升回波信号信噪比。仿真对比验证了其对于含结构噪声检测信号的降噪效果。（3）在低秩稀疏分解框架下,提出了基于自适应低秩稀疏分解的缺陷检测信号降噪方法。分析了超声缺陷检测信号与信号稀疏性之间的关系,计算超声背散信号幅度谱,采用误差重建方法估计低秩度参数,通过低秩稀疏分解和时频掩蔽方法分离出缺陷信号幅度谱并重构获得降噪缺陷回波信号。仿真验证了本方法在强噪声条件下依然能够对缺陷反射信号进行准确提取。（4）针对人工模拟缺陷,设计超声脉冲激励接收电路并搭建缺陷检测实验平台,定量比较了不同降噪方法在超声检测信号处理方面的性能。结果表明:基于经验模态分解和低秩稀疏分解方法处理后的回波信号信噪比明显提升,缺陷回波幅值、大小、位置及形状都能够完整展示出来从而实现对缺陷信号的有效识别。