对海杂波背景下的微弱目标信号进行检测问题一直是海面目标检测领域研究的热点和难点，具有极高的军事和民用价值。本文基于混沌理论对海杂波实测数据进行嵌入重构，可在低信噪比情况下对微弱目标信号进行有效检测与提取，再次验证了海杂波的混沌特性。本文围绕“基于海杂波混沌特性的微弱信号检测方法”这一主题，全面地分析了混沌的特性指标及研究方法，进而根据海杂波信号特性建立合适的混沌模型，从而更好地对微弱目标进行检测。下面将介绍本文的主要工作：第一章，简要介绍了混沌的基本知识、本课题研究背景、意义及现状，以及本文的结构安排。第二章，首先对海杂波数据来源进行说明，其次，重点研究了海杂波数据的复杂性及递归定量分析方法。递归定量分析法能有效体现周期、随机及混沌之间的差异，对于高维系统的动力学特性同样有效。再次，介绍了混沌的特征参数。第三章，沿用混沌时间序列分析的一般思路，首先分析相空间重构中两个重要参数，延迟时间τ和嵌入维数m的选择算法的取值，其次基于重构的原动力学系统的相空间，利用统计的方法计算混沌三个重要的参数：Lyapunov指数、分维数及K熵。第四章，分析了基于混沌理论的非线性微弱信号检测的三种经典的方法：最小相空间体积法、RBF神经网络法和Duffing检验模型。然后提出了基于相空间重构的海杂波背景下微弱信号的提取。实验验证本方法简单有效，能在-20db的情况下对海杂波背景下微弱目标信号进行检测。第五章，总结。