LFM信号是一种典型的非平稳信号,广泛存在于无线通信、雷达、声纳和超声波系统中。处于低信噪比下的LFM信号的检测与参数估计成为了研究意义重大的课题,目前在LFM信号处理中应用广泛的时频分析方法,能够充分利用LFM信号自身的时频特点,但是需要二维搜索,要求很大的运算量和存储量,并且具有在超低信噪比失效的缺点。随机共振方法是非线性系统发展以来,微弱信号检测领域一种新兴的信号检测方法,它改变了传统弱信号检测技术中抑制或者消除噪声的特点,相反是利用噪声的能量来实现微弱信号的检测。本文将随机共振方法引入到微弱LFM信号检测领域,围绕单分量的LFM信号建模,给出一种基于随机共振的LFM信号检测算法,主要工作和贡献有：1.介绍了随机共振系统检测信号的基本原理,对基本的低频微弱信号检测实现了仿真,并介绍了双稳系统对于高频信号检测的困难,给出了两种相应高频信号的检测算法,实现了其数值仿真。2.分析了随机共振系统中的参数和噪声对于信号共振的影响,介绍了已有的两种系统参数优化选取的算法。将遗传算法应用于LFM信号检测中随机共振系统参数的选择,实现了信号检测过程中的参数自适应选择,仿真结果证明了算法的有效性。3.研究了LFM信号的时域、频域特征及其Wigner-Ville分布,介绍了处理LFM信号常用的分数阶傅里叶变换对LFM信号的检测原理。在解线调算法的基础上给出了基于随机共振的LFM信号检测与参数估计算法,并用两组信号实现本算法的数值仿真,分析了谱平均次数和分段数对LFM信号检测和参数估计性能的影响,最后给出了本算法的运算量分析。4.阐述了级联随机共振系统的基本机理,将二级级联随机共振系统应用于LFM信号的调频斜率的检测与估计,用仿真实验验证了二级级联随机共振系统对于算法中LFM信号调频斜率检测和估计的影响,进一步完善基于随机共振的LFM信号检测与参数估计算法。