信号处理过程中无处不在的噪声对微弱信号的提取与检测造成极其恶劣的影响,如何消除噪声干扰一直以来都是弱信号检测的研究热点。然而,大多数研究试图以信息论、电子学和物理学方法为基础,分析微弱信号和噪声统计特性,构造滤波器提取微弱信号。但当信号与噪声频带混叠时基于消噪思想的滤波方法必将腹背受敌:一是难以检测低信噪比的微弱信号;二是检测必然造成信号损坏或信息丢失。随机共振以其独到的噪声有用特性克服了传统噪声滤除方法的缺陷,将人们固有观念从噪声损害系统性能转变为噪声增强信号传输,非常适用于强背景噪声下的弱信号检测。因此,基于随机共振机制的弱信号检测研究具有重要的现实意义。根据双稳态势阱模型和阈值传感模型,本文从单一随机共振系统延伸至并行阵列和自适应随机共振系统,研究了含噪的周期信号、非周期二进制脉冲振幅调制(BPAM)信号、图像信号和离散数字信号的提取与检测问题。主要研究内容和贡献如下:1、研究时延反馈和势函数不对称性对受微弱周期信号和加性高斯白噪声共同驱动下双稳态系统随机共振功效的影响,推导出在此条件下的系统输出信噪比(SNR)表达式。研究表明:系统输出信噪比不仅依赖于势结构的不对称性,而且与时延反馈环节密切相关,势函数不对称随机共振系统优于势函数对称随机共振系统这一反常特性取决于反馈强度的大小;另外,在相同大小的时延下,势阱宽度不对称比势阱深度不对称能更有效地对抗强背景噪声,也说明了势阱宽度不对称双稳态随机共振系统对噪声具有较好的鲁棒性。2、研究了并行阵列双稳态随机共振通信系统(P-BSR-CS),提出一种最优和鲁棒的系统参数分配方案,提高微弱BPAM输入信号的传输性能。并行阵列双稳态随机共振模块的结构设计使得系统的最优参数组合在一簇参数范围内选取,从而提高系统参数选取的鲁棒性,同时,该设计满足极低信噪比条件下弱BPAM信号传输的优异系统性能。理论推导和仿真结果表明:本文所提参数分配方案比其他现有方案在误码率(BER)和信道容量(CC)的性能方面更加优异,可以保障极低信噪比环境下的信号传输需求。3、针对二维图像信号传输过程中的噪声干扰,提出一种基于最优自适应阵列双稳态随机共振的低峰值信噪比(PSNR)灰度图像复原增强方法。该方法利用Hilbert扫描对原始灰度图像进行降维,将二维图像信号转换成一维BPAM信号,然后采用自适应阵列双稳态随机共振模块来增强低信噪比BPAM信号,并将增强后的信号转换为二维灰度图像信号,从而得到复原的灰度图像。仿真结果表明:本文方法在复原图像的灰度层次感和PSNR上要明显优于经典的图像复原方法(均值滤波、维纳滤波和中值滤波),阵列数目越大图像复原效果越好。4、受生物突触等感知系统中存在的乘性噪声能增强微弱刺激信号传导的启发,在背景加性噪声和外部乘性噪声共同作用下,研究了阈值传感系统中的二元离散数字信号检测性能。首先,在高斯分布的背景加性噪声下,针对外部乘性噪声分布为高斯、均匀、拉普拉斯和柯西四种不同场景,利用最大后验概率(MAP)准则对单阈值传感系统中二元离散数字信号检测问题进行了研究,推导出系统输出的错误检测概率(EDP)表达式。研究发现:系统输出的EDP曲线随着外部乘性噪声强度的增加出现了非单调现象;外部乘性噪声比背景加性噪声对阈值传感系统的检测性能具有更好的鲁棒性。此外,针对单个阈值传感器在低信噪比环境的检测性能不佳,我们将单个阈值传感系统中的噪声增强弱信号检测研究推广到阵列阈值传感网络。研究发现:随着系统阵列数目的增多,二元信号检测性能也在提升;当阵列数目足够大时,系统检测性能提升趋于饱和状态,恰当的选取阵列数目显得至关重要。该研究有助于传感器系统设计和更好地理解突触传播的生物学机制。