信号检测和参数估计一直以来都是信号处理领域的两个最基本的问题。在通信、遥测、雷达和声纳等应用领域中经常使用的许多人工信号是一类特殊的非平稳信号,它们的特定阶统计参数是随着时间周期变化的,这类信号被称为“循环平稳信号”。除上述人工信号外一些具有昼夜或季节性规律变化的自然信号如水纹数据、气象数据、海洋信号等也是循环平稳信号。循环平稳信号处理是现代信号处理的一个全新前沿领域,有许多不同于传统非平稳信号处理的理论与方法。利用信号的循环平稳特性处理信号有这许多传统方法不具备的优势。在实际应用和理论研究结果上发现,如雷达、无线通信系统中常常包含这样一种噪声,它和我们以往研究的高斯噪声有很大的差别,其中包含了大量的脉冲成分,这种噪声更适合于用α稳定分布噪声模型来表示。那么,许多传统的基于高斯噪声模型下提出的循环平稳信号的参数估计理论就不能有效的抑制脉冲噪声的影响,从而影响了参数估计的有效性和准确性。因此必须研究得到一种可以充分抑制高斯噪声、脉冲噪声的信号处理新方法。在含有稳定分布噪声的复杂噪声环境中实现低信噪比信号的载波频率估计是信号处理的重点研究方向。匹配滤波要求知道信号先验信息,但在低信噪比或强干扰的情况下,能量检测性能急剧下降不能对参数进行有效估计。但是,基于循环平稳特性的检测方法能够克服上述方法的缺点,具有较强的抗噪声性能,并能在未知信号参数先验信息的情况下有效估计信号载频,从而为后续信号处理工作,如码元速率估计、信号恢复打下坚实的基础。