主动式探测技术近几十年来迅速发展并广泛应用于人们的生产生活中。在主动式探测系统中,高质量的探测需求与日俱增,其中高噪声抑制、高分辨精度、高探测效率三个方面的需求是最主要也是最迫切的。本论文正是围绕着如何解决这三个方面的探测需求来展开。论文研究内容主要包括高背景噪声下的弱回波信号检测方法、高分辨的信号测距、测角以及成像方法、和高效率的目标轮廓识别方法。在每种方法中,高抗噪性、高分辨、和高效率这三个方面都是综合而又有侧重考虑的。具体研究内容如下:1)为了提高在主动式探测系统中高背景噪声下的弱信号检测能力,提出一种信号匹配小波的方法(SMW)。不同于传统的小波匹配信号的方法,在所提出的SMW方法中,发射信号设计为小波函数的形式,这使得更容易实现回波与小波基之间的最优匹配进而提高噪声抑制和信号检测的性能。经过理论分析,本文提出了最优能量匹配准则。为了将SMW的思想应用于实际的信号检测,本文构造了一个基于SMW的超声回波信号检测框架,并分析了在实际系统应用中的参数设计问题和低速率实现结构。2)提出了基于压缩感知(CS)的高分辨信号测距和测角方法。该方法将测距和测角问题归结为稀疏信号的CS优化恢复问题,这样就可以用低速窄带的信号实现高分辨探测,避免了传统高分辨探测中信号必须为高速宽带的形式。另外,本文在压缩感知的加权L1范数模型上做了深入研究,提出了一种新的加权方式,使探测结果在稳健性上更加优良。3)提出了基于压缩感知的高分辨成像方法,克服了传统成像方法受限于物理因素(如信号带宽、天线尺寸等)的缺陷。以条带合成孔径成像为应用背景,为了处理大数据量、场景信息多样的问题,提出了一种数据分块模式和空域、全变差域的联合求解模型。4)提出了一种高效率的目标轮廓识别方法。该方法通过先进行快速轮廓起始点配准,然后对配准后的目标轮廓进行仿射不变量构造来实现高效率目标识别。由于对轮廓预先做了起始点配准,则在后续识别过程中就可以直接通过对仿射不变量进行内积操作来实现相似性比较进而进行识别,避免了传统的具有移不变特性的仿射不变量的构造和循环移位匹配的识别模式,在保证识别质量的同时较大程度的降低了运算复杂度。