本论文研究内容受国家重大科技专项(2013zx03001015)和国家自然科学基金(61379016、61271180)项目资助。信号的检测和参数估计是正确接收解调信号的基础,是频谱检测管理的前提,是接收系统性能的保障。传统的观点通常认为噪声是有害的,因此大部分信号检测方法都致力于抑制噪声。然而,对噪声的抑制不可避免的会令信号受损。随机共振的出现改变了这一观点,噪声能够通过随机共振转换成信号能量,从而增强有用信号。直接序列扩频信号由于采用了扩频技术,功率谱密度较低,通常淹没在强噪声中,因此对直扩信号的信号检测和参数估计依然比较困难。由于随机共振方法中噪声通过非线性系统对信号起到的增强作用,随机共振在处理强噪声背景下的弱信号检测时有着传统信号检测方法所不具有的优势。本课题提出了一种改进的随机共振模型,利用该模型达到直扩信号检测和载频提取的目的。首先,本文介绍了随机共振的发展历程和应用现状,分析了随机共振在实际应用中存在的问题。以郎之万方程为基础,阐述了非线性双稳态随机共振的基本原理,介绍了几种随机共振经典理论和常用度量方法,并分析了随机共振系统中各个参数对随机共振性能的影响。其次,将高频直扩信号引入随机共振处理领域,在介绍直接序列扩频的原理和优点的基础上仿真验证了随机共振对直扩调制信号的有效性。针对常规随机共振无法处理高频信号的问题,介绍了调制随机共振和变尺度随机共振两种主要的高频随机共振方法。最后,基于双稳态非线性随机共振模型,提出了改进的随机共振模型并对其进行了仿真验证。功率修正模块通过对输入信号的功率进行修正,使其满足随机共振条件；集合平均和相关检测应用于随机共振系统以抑制噪声,进一步提高系统信号检测性能；结合调制随机共振和变尺度随机共振解决高频信号的随机共振问题。从原理分析和仿真实验两方面说明验证该改进模型的有效性和优越性。