微弱信号混沌检测是利用混沌系统对初值的敏感性,使系统的状态在极小的扰动下发生本质变化,从而实现对微弱信号的检测,研究表明,混沌系统具有较强的抗噪声性能,可以达到较低的检测信噪比。本文将构建一种分数阶混沌系统和整数阶混沌系统,对其抗噪声性能与微弱信号检测应用进行深入研究,并与传统微弱信号检测方法进行对比分析。主要研究内容和成果为:(1)通过理论推导,得到整数阶混沌系统和分数阶混沌系统的系统方程,并在Simulink平台上进行系统模型的搭建及仿真。通过系统内置驱动力幅值和系统内置驱动力频率两个对系统状态造成本质影响的因素来分析整数阶系统和分数阶系统的抗噪声性能,通过对比系统信噪比,得到整数阶系统和分数阶系统抗噪声性能最优时的幅值和频率参数,同时经对比分析可知,分数阶系统比整数阶系统具有更好的抗噪声性能。(2)将抗噪声性能最优的分数阶系统和整数阶系统应用于不同类型微弱周期信号的检测,并将分数阶系统与传统的小波变换法、Winger-Hough变换法、频谱分析法进行对比分析,验证在同等实验环境下,分数阶系统在微弱信号检测性能上有着较好的优势。另外,讨论了不同的噪声均值对分数阶系统检测性能的影响,通过实验可知,在一定的范围内,不同的噪声均值会对系统的运动轨迹以及临界混沌阈值造成一定影响,但是系统仍然可以实现对微弱信号的有效检测。(3)通过对分数阶Duffing方程和微弱信号特征的研究,推导得出检测盲区的存在,引入Lyapunov作为系统状态判定的定量指标,给出一种检测盲区移出算法,通过对不同的待测信号进行实验仿真,证明了算法的有效性。