人们自认识到噪声可以被有效利用、且在一定条件下可以转化为有用信号以来,如何有效利用噪声或者将部分噪声转化为有用信号的研究就受到广泛关注。研究内容涉及产生随机共振的模型选择,最佳随机共振状态指标的调节,信号的提取与复原等。本文就基于共振的周期信号的检测和提取展开进一步的研究,首先研究了微弱周期信号的自适应随机共振检测算法；在此基础上结合阵列双稳系统和外加周期调制信号法,进一步研究了色噪声干扰下的中高频信号的自适应随机共振检测；最后结合实际工程应用,研究了基于自适应随机共振算法的目标方位估计。考虑到输入信号频率的大小和输入信号个数的多寡,对于微弱信号的检测,通过阈值分析和变步长LMS算法确定系统参数的调节范围,在此范围内自动调节,寻求最优系统参数,从而产生最佳随机共振效应；对于中高频信号的检测,首先采用阵列双稳随机共振系统和后期自相关处理,对待测信号进行初步处理,集中并且凸显多频待测信号的频率,然后调节外加周期信号的频率,不断逼近待测信号的频率,产生满足产生随机共振效应的差频,选取合适的测量指标以衡量随机共振现象的发生与否,最后在随机共振输出信号频域中提取待测信号的频率。上述研究内容与传统的自适应随机共振信号检测方法相比,系统参数调节范围大幅度缩小,提高了工作效率；加上采用色噪声,更符合实际背景；后期自相关处理和外加周期调制信号法,有效解决了多频信号检测中可能存在的混频、奇数倍频问题,从而能更精确的提取待测信号的频率、削弱波形失真现象。结合低频和中高频的自适应随机共振算法和目标方位估计,通过随机共振技术提高微弱信号源的信噪比,再由目标方位估计算法估计出信号源的空间位置。仿真结果显示,大大提高了待测信号源的信噪比,进而精确的提取到了目标的方位。仿真结果与理论分析一致,表明多频信号的自适应随机共振技术具有广阔的应用前景。