信号处理是信息科学的一个重要分支,近几十年来它的基本理论和技术得到了迅速的发展和广泛的应用。其中对夹杂着强噪声的弱信号检测便是其中的一方面。由于它能测量传统观念认为不能测量的微弱量,使得信号测量精度得到很大的提高,所以才获得快速的发展和普遍的重视。由于混沌系统具有对有规律的微小扰动异常敏感和对远大于扰动的噪声不敏感的特点,使得混沌系统在弱信号检测领域有很好的发展前景。本文主要以改进型ADVP模型为研究对象,开展了基于混沌理论的弱信号检测研究。具体做了以下工作:(1)对改进型ADVP模型进行分析,确定其处于各个周期态及混沌态时的参数范围。由于自适应脉冲微扰法具有实时性、操作方便、较强的鲁棒性、适用于不同类型的混沌系统等特点,所以采用此方法对改进型ADVP模型进行混沌控制,仿真结果表明了该混沌模型的可控性。针对参数周期微扰法的缺点,对其进行了改进。改进的方法不需要计算参数的精确解,可以大大简化计算的步骤,提高计算效率,通过选择规定范围内的参数值即可将处于混沌状态的改进型ADVP模型稳定到其各个周期轨道上,仿真结果证明了此改进方法的有效性和快捷性。这些工作为将改进型ADVP模型应用到弱信号检测中提供了理论和实践的基础。(2)依据混沌振子检测弱信号的原理,建立了基于改进型ADVP模型的新型弱信号检测系统,成功实现了对被噪声淹没的弱正弦信号的检测,证明了该检测系统对弱小周期信号的敏感性和对噪声的免疫性。在研究对弱正弦信号的频率检测中,根据基于优化理论搜索方差的频率测量方法,针对约束非线性规划方法和一般遍历搜索方法的缺点,提出了通过使用遗传算法搜索系统输出信号的最大方差值来测量弱正弦信号频率的方法,仿真研究证实了此方法的有效性和高效性。最后以上述方法为基础,实现了频率相近与不相近时的多频信号的检测。(3)根据上述系统对三种较为典型的工程信号进行了检测研究。首先用两种不同的策略实现了对周期矩形脉冲信号的检测,仿真结果证实了这些方法的有效性。接着实现了被噪声淹没的二值非周期信号的检测,并通过对输出信号时序图的包络线进行采样和平滑处理,成功恢复了二值非周期信号所代表的0、1序列,这为二值非周期信号的检测和恢复提供了新的思路。最后使用该系统对生物信号中的呼吸信号进行了检测研究,在基于混沌振子的弱生物信号检测方面进行了有意义的探索。